Una breve discusión sobre los principios de visualización de datos utilizando gráficos de BI en tiempo real
Una breve discusión sobre los principios de visualización de datos utilizando gráficos de BI en tiempo real
No hace mucho, al seleccionar soluciones de gráficos de inteligencia empresarial en tiempo real, hablamos brevemente sobre los flujo de trabajo de análisis en tiempo real. Hoy discutiremos este tema en detalle.
Si ya ha utilizado un panel en tiempo real o está planeando crear uno, este artículo puede ayudarle a comprender la historia detrás del panel en tiempo real y cómo se muestran los datos en tiempo real en su Panel de control para lograr la visualización de datos.
Excluyendo el tiempo extremadamente corto entre un extremo y otro, existen cuatro pasos principales para la visualización de datos en tiempo real. Aquí usamos una imagen para mostrarlo.
1. Capturar el flujo de datos
El flujo de datos en tiempo real se captura mediante raspadores, recolectores, agentes y oyentes y se almacena en la base de datos. La base de datos suele ser una base de datos NoSQL, como Cassandra, MongoDB o, a veces, simplemente tiene Hadoop Hive. Las bases de datos relacionales no son adecuadas para este tipo de análisis de alta visibilidad. El auge de las bases de datos NoSQL también ha mejorado la tendencia de que el análisis de datos en tiempo real se acerque a ellas.
2. Procesamiento de flujos de datos
Los flujos de datos se pueden procesar de muchas maneras, como dividir, fusionar, calcular y combinar con fuentes de datos externas. Estas tareas las realiza un sistema de base de datos distribuido tolerante a fallas, como Storm y Hadoop, que son marcos de procesamiento de big data comúnmente utilizados. Pero no son ideales para el análisis de datos en tiempo real. Porque confían en MapReduce para el procesamiento por lotes. Sin embargo, Hadoop 2.0 permite el uso de otros algoritmos informáticos en lugar de MapReduce, lo que lleva a Hadoop un paso más allá en los sistemas de análisis en tiempo real. Después del procesamiento, los datos pueden ser leídos por el componente visual.
3. El componente de visualización de datos lee los datos procesados.
Los datos procesados se almacenan en una base de datos NoSQL en un formato estructurado (como JSON o XML) y son leídos por la visualización. Selección de componente. En la mayoría de los casos, será una biblioteca de gráficos integrada en un sistema de BI interno o parte de una plataforma de visualización más amplia como Tableau. La frecuencia de actualización de los datos procesados en el archivo JSON/XML se denomina intervalo de actualización.
4. El componente visual actualiza el TABLERO en tiempo real
El componente visual dibuja un gráfico, instrumento u otro comportamiento visual en la interfaz del gráfico desde el archivo de datos estructurados (JSON/XML). La frecuencia con la que los datos procesados se muestran en el cliente se denomina intervalo de actualización. En algunas aplicaciones, como las aplicaciones de negociación de acciones con representación de gráficos, la activación basada en el flujo de datos está preconfigurada.
¿Parece complicado? Es sólo que estos procesos se completarán en unos segundos o incluso menos. Estas operaciones son posibles gracias a las bases de datos en constante avance y a las capacidades en tiempo real, especialmente las bases de datos NoSQL. Luego, con la ayuda de herramientas como Storm, dedicadas al procesamiento de procesos en tiempo real, su rendimiento se puede mejorar a un nivel superior. Los datos visuales actuales ya respaldan escenarios de demanda, estableciendo un ecosistema de análisis en tiempo real en las aplicaciones de big data actuales.