Soluciones de Datos en Tiempo Real para Logística y cadena de suministro

Datos que son útiles cuando están frescos

El procesamiento por lotes es adecuado para reportes que se ejecutan durante la noche. No es adecuado para la detección de fraude, inventario en vivo, pujas en tiempo real o paneles operativos donde los datos obsoletos conducen a decisiones erróneas. La arquitectura de datos en tiempo real cierra la brecha entre la ocurrencia de un evento y la respuesta del sistema.

Construimos pipelines de streaming sobre Apache Kafka, AWS Kinesis y Google Pub/Sub — seleccionando la tecnología según los requisitos de rendimiento, los objetivos de latencia y su infraestructura existente. El procesamiento de flujos con Apache Flink o Kafka Streams gestiona agregaciones, enriquecimiento y detección de anomalías en tránsito, antes de que los datos lleguen al almacenamiento.

La capa de salida importa tanto como el pipeline. Los datos en tiempo real solo son útiles si llegan al lugar correcto: paneles en vivo vía WebSocket o Server-Sent Events, vistas materializadas en una base de datos que las consultas del front-end pueden acceder sin escanear todo el flujo de eventos, o activadores directos a sistemas operativos como alertas, reglas de fraude o motores de recomendación.