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    ¿Qué es un flujo de datos?

    Un flujo de datos es un flujo continuo de información que está disponible para procesarse a medida que se crean nuevos registros. En lugar de esperar a que se recopile primero un lote más grande, los equipos pueden trabajar con nuevos registros de forma continua, para que los sistemas de analítica puedan responder con datos más actualizados.

    Definición ampliada

    Un flujo de datos permite que los nuevos registros pasen a procesamiento a medida que se crean, en lugar de esperar a que se acumule un grupo más grande de información. Debido a que los equipos pueden trabajar con nuevos registros a medida que llegan, pueden detectar cambios más pronto y tomar decisiones usando información más reciente. Un sistema también puede responder a una nueva transacción o lectura de sensor mientras siguen fluyendo registros adicionales.

    Algunos flujos de datos se ejecutan de forma continua, mientras que otros terminan con el tiempo. De cualquier forma, los registros avanzan a través del proceso progresivamente en lugar de quedar en espera hasta que un lote completo esté listo. Procesar los registros a medida que llegan permite a los equipos actuar sobre información más reciente con mayor rapidez cuando el tiempo influye en una decisión o inicia el siguiente paso en un flujo de trabajo.

    IDC informa que el 96 % de las empresas usa o planea usar datos en streaming para IA y analítica, lo que refleja la creciente demanda de entradas más actualizadas en analítica y sistemas automatizados.

    Cómo se aplica el flujo de datos en los negocios y los datos

    Las empresas usan flujos de datos cuando la información debe llegar a una persona o a un sistema con la suficiente rapidez para influir en una decisión o impulsar una acción. Un informe programado puede funcionar bien para el análisis de fin de mes, pero los datos más recientes pueden ser más importantes para los procesos que cambian a lo largo del día.

    El objetivo no es hacer que cada flujo de trabajo sea en tiempo real. Es hacer coincidir la frescura de los datos con la decisión. Forrester explica que la puntualidad es parte del contexto empresarial, especialmente cuando la analítica o los sistemas automatizados necesitan una vista precisa de las condiciones actuales antes de calcular un resultado o tomar una acción.

    Ese requisito se vuelve cada vez más importante a medida que la IA se incorpora a los flujos de trabajo operativos. Gartner predice que la adopción de streaming para la IA agéntica aumentará de menos del 15 % en 2025 a más del 60 % para 2028. Los sistemas automatizados necesitan información reciente cuando las condiciones pueden cambiar entre una decisión y la siguiente.

    Las aplicaciones comunes de flujo de datos en los negocios y la analítica incluyen:

    • El monitoreo operativo puede incorporar nueva actividad del sistema en un flujo de trabajo a lo largo del día, lo que brinda a los equipos una mejor oportunidad de detectar cambios en el rendimiento o fallas antes del siguiente informe programado.
    • El análisis de clientes obtiene una perspectiva más actualizada a medida que llegan nuevos clics, compras o actividad en la cuenta. En lugar de depender únicamente de la última ventana de generación de informes, los equipos pueden ver cómo cambia el comportamiento ahora.
    • Las vistas de generación de informes pueden mantenerse actualizadas a medida que los equipos de finanzas incorporan nuevas transacciones durante todo el período. El cierre formal aún puede ejecutarse según su programación existente.
    • Los flujos de trabajo de cumplimiento no tienen que esperar a que se acumule la actividad antes de que comiencen las comprobaciones. Las posibles excepciones pueden detectarse a medida que ingresan nuevos registros al proceso.
    • Las decisiones automatizadas suelen depender de entradas recientes antes de que actúe una regla o modelo, mientras que la gobernanza sigue definiendo dónde es adecuada la automatización y dónde se requiere revisión humana.
    • Las actualizaciones de Analítica pueden mantener actualizadas las métricas seleccionadas entre los ciclos programados de generación de informes, complementando el análisis de datos más amplio sin convertir cada informe en una transmisión en tiempo real.

    El streaming no tiene que reemplazar el procesamiento por lotes. Una empresa podría usar registros más recientes para la analítica operativa durante el día mientras sigue ejecutando tareas por lotes controladas para la generación de informes de fin de período. Cada flujo de trabajo puede utilizar el enfoque de procesamiento que se ajuste a sus requisitos de tiempo.

    Se siguen aplicando los mismos controles de datos. Los controles de calidad de los datos ayudan a detectar registros inexactos o duplicados, mientras que la gobernanza de datos establece reglas para el acceso, la retención y el uso posterior.

    Cómo funciona un flujo de datos

    Un flujo de datos comienza cuando una fuente de datos crea un nuevo registro, como el registro de un pago o una máquina que envía una lectura. Un proceso de ingesta de datos captura ese registro y lo pone a disposición para la siguiente etapa a medida que se produce, en lugar de retenerlo hasta que un lote más grande esté listo.

    Un flujo de datos suele funcionar a través de estas etapas:

    1. Una fuente crea un registro. Un sistema empresarial o dispositivo conectado registra información nueva e incluye los detalles necesarios para identificar qué sucedió.
    2. El registro ingresa al flujo. Un proceso de ingesta de datos lo captura y lo pone a disposición de los sistemas posteriores en lugar de esperar a que se acumule un lote completo.
    3. El sistema organiza los registros entrantes. Los flujos de gran volumen pueden distribuir el procesamiento entre varios recursos. Los registros relacionados pueden permanecer agrupados cuando su orden importa.
    4. La lógica de procesamiento evalúa los datos. Un flujo de trabajo puede calcular un valor o verificar una regla de negocio. También puede comparar el nuevo registro con la actividad anterior cuando el resultado depende de un patrón.
    5. El sistema tiene en cuenta los tiempos. Los registros no siempre llegan en el mismo orden en que se crearon. Los flujos de trabajo de streaming deben manejar los registros retrasados sin colocarlos automáticamente en el período o cálculo incorrecto.
    6. El resultado pasa a la siguiente etapa. La información procesada puede actualizar un panel de control o ingresar a otra aplicación. También puede activar un flujo de trabajo cuando se cumple una condición definida.

    A medida que los registros avanzan por el flujo, pueden formar parte de un pipeline de datos más amplio que transforma los datos, los almacena o los envía a otro sistema para su análisis.

    Para los analistas que trabajan con datos operativos que se actualizan con frecuencia, Alteryx puede ayudar a hacer que el proceso de analítica sea repetible. Los analistas pueden usar la plataforma Alteryx para preparar, combinar y analizar datos sin reconstruir el flujo de trabajo cada vez que haya nuevos registros disponibles.

    Procesamiento de flujos con estado vs. sin estado

    Algunas tareas de streaming pueden analizar un registro y tomar una decisión de inmediato. Otras necesitan recordar lo que sucedió antes. Un total acumulado de ventas, por ejemplo, tiene que hacer un seguimiento de las transacciones anteriores. Un modelo de fraude puede necesitar ver varios pagos relacionados antes de que algo parezca inusual.

    Tiempo de evento vs. tiempo de procesamiento

    El momento en que ocurre un evento y el momento en que un sistema lo recibe no siempre son el mismo. Un retraso en la red o una interrupción temporal pueden hacer que un registro aparezca tarde. Los sistemas de streaming pueden usar la marca de tiempo del evento para que un registro retrasado aun así se ubique en el período de tiempo correcto.

    Ejemplos y casos prácticos

    Estas son algunas formas en que los equipos de negocios usan los flujos de datos:

    • Marketing: los equipos pueden detectar cambios en los clics o las conversiones mientras una campaña aún está en curso. Esto les da tiempo a los profesionales del marketing para reasignar el gasto, ajustar la segmentación o investigar un cambio repentino en el rendimiento.
    • Finanzas: las transacciones entrantes pueden mantener actualizadas las vistas de efectivo intradía entre los ciclos formales de generación de informes, lo que brinda a los equipos de tesorería información más reciente para las decisiones de liquidez a corto plazo.
    • TI: La telemetría de las aplicaciones puede mostrar cómo está cambiando el comportamiento del sistema a lo largo del día. Si aumentan las tasas de error o se ralentizan los tiempos de respuesta, los equipos pueden investigar antes de que el problema aparezca en el siguiente informe de estado.
    • Riesgo y cumplimiento: las nuevas transacciones se pueden verificar frente a los controles establecidos a medida que ingresan al flujo de trabajo en lugar de esperar a una revisión de fin de día. Las posibles excepciones pueden llegar antes a los revisores.

    Casos prácticos de la industria

    Estas son algunas formas en que diferentes industrias utilizan los flujos de datos:

    • Fabricación: las lecturas de los sensores pueden mostrar pequeños cambios en el comportamiento del equipo antes de que ocurra una falla. Los equipos de mantenimiento pueden investigar variaciones en la vibración o la temperatura mientras la máquina sigue funcionando.
    • Telecomunicaciones: los eventos de red pueden revelar cambios en el rendimiento del servicio a medida que suceden. Los equipos de ingeniería pueden investigar el aumento de las tasas de error o la degradación del servicio antes de que el problema se extienda.
    • Sistema de salud: los dispositivos conectados pueden enviar nuevas mediciones a los flujos de trabajo de monitoreo de pacientes a lo largo del día. Si una lectura cruza un umbral definido, el sistema puede enrutarla para una revisión clínica.
    • Transporte y logística: los eventos de ubicación y envío pueden actualizar el estado de entrega a lo largo de un trayecto. Cuando una ruta cambia o surge un retraso, los planificadores pueden ajustar las programaciones antes de que la interrupción afecte a las paradas posteriores.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cuál es la diferencia entre la transmisión de datos y la captura de datos modificados?

    La captura de datos de cambios (CDC) monitorea una base de datos en busca de inserciones o actualizaciones y pone dichos cambios a disposición de otro sistema. La transmisión de datos es un concepto más amplio porque un flujo puede transportar tanto cambios de bases de datos como registros creados fuera de una base de datos. La CDC puede ser una forma de generar registros para un flujo de datos.

    ¿Pueden los flujos de datos alimentar un almacén de datos o un lago de datos?

    Los flujos de datos pueden enviar registros procesados a un almacén de datos o lago de datos para su almacenamiento y análisis. Esa configuración permite a los analistas trabajar con la actividad más reciente junto con la información histórica en lugar de esperar a la siguiente carga por lotes programada.

    ¿Puede ETL trabajar con datos en streaming?

    Los flujos de trabajo modernos de ETL pueden trabajar con transmisión de datos, así como con lotes programados. En lugar de esperar a que una tarea recopile un lote completo, un proceso de ETL de transmisión puede transformar los registros a medida que estén disponibles y pasar los resultados al destino.

    ¿Se pueden almacenar los flujos de datos?

    Los flujos de datos no tienen que desaparecer después de procesarse. Los registros se pueden almacenar mientras los nuevos datos siguen fluyendo, lo que brinda a los equipos un historial que pueden usar para la generación de informes o la recuperación. Los datos de flujos almacenados también pueden alimentar un pipeline de datos más amplio.

    ¿Cómo manejan los flujos de datos los datos que llegan tarde?

    Cuando un registro llega tarde, un sistema de streaming puede usar la marca de tiempo de su evento para averiguar dónde corresponde. Según cómo esté configurado el flujo de trabajo, ese registro tardío puede actualizar un resultado que se calculó anteriormente en lugar de quedar fuera.

    Más recursos sobre flujo de datos

    Fuentes y referencias

    Sinónimos

    • Datos en streaming
    • Flujo continuo de datos
    • Alimentación continua de datos

    Términos relacionados

    Última revisión: septiembre de 2026

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    Esta entrada del glosario se creó y revisó por el equipo de contenido de Alteryx para garantizar la claridad, precisión y alineación con nuestra experiencia en la automatización del análisis de datos.