Procesamiento por lotes frente a procesamiento por flujos: Cuándo utilizar cada uno y por qué es importante

El procesamiento por lotes y por flujos son dos enfoques fundamentales para manejar y analizar datos. Comprender ambos métodos es importante para aprovechar los puntos fuertes de cada enfoque en diferentes escenarios basados en datos, desde el análisis histórico hasta la toma de decisiones en tiempo real.

Un profesional de los datos debe conocer los puntos fuertes y débiles de ambos enfoques y el mejor lugar para aplicar cada uno de ellos a sus procesos ETL y ELT. 

En este artículo, definiremos el procesamiento por lotes y por flujos, sus diferencias y cómo elegir el enfoque adecuado para tu caso de uso específico. 

¿Qué es el procesamiento por lotes?

El procesamiento por lotes es un método en el que grandes volúmenes de datos recogidos se procesan en trozos o lotes.

Este enfoque es especialmente eficaz para los trabajos que consumen muchos recursos, las tareas repetitivas y la gestión de grandes conjuntos de datos en los que no es necesario el procesamiento en tiempo real. Es ideal para aplicaciones como el almacenamiento de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar) e informes a gran escala.

Debido a su versatilidad para satisfacer diversas necesidades empresariales, el procesamiento por lotes sigue siendo una opción ampliamente adoptada para el tratamiento de datos.

El procesamiento por lotes de datos está principalmente automatizado, por lo que requiere una interacción humana mínima una vez que se ha configurado el proceso. Las tareas están predefinidas, y el sistema las ejecuta según un calendario programado, normalmente durante las horas de menor actividad, cuando los recursos informáticos están fácilmente disponibles.

La intervención humana suele limitarse a la configuración de los parámetros iniciales, la resolución de errores si surgen y la revisión del resultado, lo que hace que el procesamiento por lotes sea un enfoque muy eficaz y no intervencionista para gestionar tareas de datos a gran escala.

Existen diversas herramientas ETL para el procesamiento por lotes. Una herramienta común es Apache Airflow, que permite a los usuarios crear rápidamente canalizaciones de orquestación de datos que pueden ejecutarse según un programa establecido y tener una supervisión sencilla. ¡Explora diferentes herramientas para encontrar la que mejor se adapte a las necesidades de tu empresa!

¿Qué es el procesamiento de flujos?

El procesamiento de flujos, a veces llamado procesamiento de flujos o procesamiento de datos en tiempo real, es un enfoque de procesamiento de datos diseñado para manejar y analizar datos en tiempo real a medida que fluyen por un sistema.

A diferencia del procesamiento por lotes, que consiste en recopilar y procesar datos en trozos grandes y discretos a intervalos programados, el procesamiento por flujos trata los datos de forma continua e incremental.

Los datos se recogen de diversas fuentes, como sensores, registros, transacciones, fuentes de medios sociales u otras fuentes de datos en directo. 

A continuación, los flujos de datos se procesan a medida que se reciben, lo que implica una serie de operaciones como filtrar, transformar y agregar los datos. Esto permite una aplicación en tiempo real, como análisis en directo, activación de alertas, cuadros de mando en tiempo real o alimentación a otros sistemas para acciones posteriores. Estos conocimientos se utilizan a menudo para influir en decisiones inmediatas. 

Las aplicaciones de procesamiento de secuencias incluyen análisis en tiempo real para mercados financieros, detección de fraudes, supervisión del tráfico de red, motores de recomendación, etc.

Los sistemas de streaming suelen incluir funciones de supervisión y gestión constantes de los flujos de datos y canalizaciones de procesamiento para soportar datos de alta velocidad. Esto incluye el seguimiento del rendimiento del sistema, la salud de los flujos de datos y los resultados de las tareas de procesamiento. 

Un marco popular es AWS Kinesis, que se combina con Lambda. Amazon Kinesis es un servicio basado en la nube que te permite recopilar, procesar y analizar datos de streaming en tiempo real, mientras que Lambda soporta funciones complejas y automatización.

Diferencias entre el procesamiento por lotes y el procesamiento de secuencias

Ahora que hemos definido los procesos por lotes y por flujos, vamos a destacar algunas de sus diferencias.

Latencia de los datos

Los métodos por lotes y de flujo continuo tienen diferencias claras cuando se considera la rapidez con la que se pueden procesar y analizar los datos.

• Procesamiento de secuencias: Baja. 
• El procesamiento en flujo maneja los datos a medida que llegan, permitiendo el análisis y la toma de decisiones casi en tiempo real. Esto es ideal para aplicaciones en las que las respuestas inmediatas son cruciales.
• Procesamiento por lotes: Alta.
• Los datos se recogen durante un periodo y se procesan en trozos a intervalos programados. Este enfoque es adecuado para escenarios en los que el momento del análisis es menos crítico.

Volumen de datos

La cantidad de datos que cada método puede gestionar en un momento dado también varía significativamente.

• Procesamiento de secuencias: En tiempo real. 
• Puede manejar grandes volúmenes de datos continuos, pero la escalabilidad depende del diseño y la infraestructura del sistema. Gestionar volúmenes masivos de datos en tiempo real requiere sistemas robustos y escalables.
• Procesamiento por lotes: Trozos grandes. 
• Suele ser más adecuado para grandes volúmenes de datos que pueden procesarse en trozos. Los sistemas de procesamiento por lotes pueden agregar grandes cantidades de datos antes de procesarlos.

Complejidad

Otra diferencia importante es la complejidad que entraña establecer y mantener estos métodos de tratamiento.

• Procesamiento de secuencias: Alta. 
• Requiere una infraestructura compleja para gestionar flujos de datos continuos, garantizar el procesamiento en tiempo real y manejar la gestión de estados y los problemas de tolerancia a fallos.
• Procesamiento por lotes: Baja. 
• Los sistemas de procesamiento por lotes suelen ser más sencillos de implantar y gestionar, ya que el procesamiento de datos se realiza en intervalos predefinidos y puede optimizarse para operaciones a gran escala.

Casos prácticos

Los distintos métodos de procesamiento se prestan a diferentes tipos de aplicaciones y casos de uso.

• Procesamiento de secuencias: Escenarios que requieren información en tiempo real y acción inmediata.
• Algunos ejemplos son la monitorización de las redes sociales para conocer el sentimiento de marca, la gestión del tráfico en tiempo real o el análisis de las retransmisiones en directo.
• Procesamiento por lotes: Escenarios en los que los datos pueden procesarse en intervalos sin acción inmediata. 
• Algunos ejemplos son los informes periódicos, el almacenamiento de datos y las transformaciones de datos a gran escala.

Infraestructura y coste

Los requisitos de infraestructura y los costes asociados también difieren entre el procesamiento por lotes y el streaming.

• Procesamiento de secuencias: 
• Infraestructura: Requiere una infraestructura especializada para manejar flujos de datos continuos, incluyendo canalizaciones de datos de alto rendimiento, motores de procesamiento en tiempo real y, a menudo, sistemas distribuidos complejos. 
• Coste: Potencialmente mayor debido a la necesidad de recursos informáticos de alto rendimiento, supervisión continua y escalado para gestionar eficazmente los datos en tiempo real.
• Procesamiento por lotes:
• Infraestructura: Normalmente requiere una infraestructura que soporte el procesamiento y almacenamiento periódico de datos, como almacenes de datos o clusters Hadoop. La infraestructura puede ser menos compleja en comparación con los sistemas de streaming. 
• Coste: Los costes de procesamiento a gran escala suelen ser menores, ya que puede aprovechar los recursos informáticos y de almacenamiento existentes sin necesidad de operaciones continuas.

Procesamiento por lotes vs streaming: Resumen de las diferencias

Casos de uso comunes para el procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes tiene diversas aplicaciones que satisfacen diferentes necesidades empresariales, especialmente en situaciones que implican grandes conjuntos de datos u operaciones rutinarias. A continuación encontrarás varios ejemplos de situaciones en las que el procesamiento por lotes es una solución práctica:

Almacenamiento de datos y ETL

El procesamiento por lotes se utiliza habitualmente en entornos de almacenamiento de datos para procesos ETL. Garantiza que el almacén de datos esté siempre actualizado, al tiempo que minimiza el impacto en los sistemas operativos. 

Se centra en agregar datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato adecuado y cargarlos eficazmente en un almacén de datos centralizado a intervalos programados. 

Informes periódicos

Muchas organizaciones utilizan el procesamiento por lotes para generar informes periódicos, como resúmenes mensuales de ventas o revisiones trimestrales del rendimiento. 

Las empresas pueden elaborar con eficacia informes exhaustivos que proporcionen información valiosa sobre sus operaciones, recopilando y procesando datos a intervalos regulares.

Análisis de datos históricos

El procesamiento por lotes es muy adecuado para analizar datos históricos, ya que puede procesar y examinar regularmente grandes conjuntos de datos acumulados durante largos periodos. 

Las empresas pueden analizar años de datos de ventas, interacciones con clientes o métricas operativas en un solo trabajo por lotes. Este análisis exhaustivo puede ayudar a identificar tendencias y anomalías que indiquen ineficiencias o riesgos operativos. 

Migraciones de datos a gran escala

El procesamiento por lotes puede mover eficazmente grandes volúmenes de datos de un sistema a otro. Al procesar la migración por lotes, las organizaciones pueden minimizar el tiempo de inactividad y garantizar una transición más fluida, manteniendo la integridad de los datos.

Casos de uso comunes para el procesamiento de secuencias

El procesamiento de secuencias es especialmente adecuado para situaciones en las que es fundamental disponer de información oportuna y respuestas inmediatas. He aquí algunos ejemplos concretos en los que destaca el procesamiento en flujo.

Análisis y seguimiento en tiempo real

El procesamiento de flujos permite el análisis en tiempo real de los datos entrantes, proporcionando una visión instantánea de las tendencias, el comportamiento de los clientes y los posibles problemas. 

Por ejemplo, un repentino pico de menciones negativas en las redes sociales puede detectarse inmediatamente, lo que permite a la empresa responder con rapidez.

Detección del fraude

Al analizar las pautas de las transacciones en tiempo real, el sistema puede identificar anomalías o comportamientos sospechosos -como pautas de gasto inusuales o transacciones desde lugares inesperados- y activar alertas o bloquear transacciones para evitar el fraude. Esto protege tanto a los consumidores como a la empresa al reducir el riesgo de transacciones erróneas.

Alimentación de datos en directo y procesamiento de eventos

Las cadenas de televisión utilizan el procesamiento de streaming para proporcionar actualizaciones e información en directo durante las emisiones. 

Un gran ejemplo son los acontecimientos deportivos. Los flujos de datos en tiempo real (como resultados, estadísticas de los jugadores y acciones jugada a jugada) se procesan para ofrecer información actualizada y mejorar la participación de los espectadores con comentarios en directo y funciones interactivas.

Procesamiento de datos IoT

En las ciudades inteligentes, el procesamiento en streaming gestiona los datos de los sensores integrados en semáforos, parquímetros y sistemas de transporte público. El análisis en tiempo real de estos datos ayuda a optimizar el flujo de tráfico, controlar la calidad del aire y gestionar eficazmente los sistemas de transporte público. 

Al detectar anomalías en los patrones de desplazamiento que podrían indicar problemas potenciales, los funcionarios de la ciudad pueden hacer ajustes proactivos y minimizar el tráfico.

Elegir el enfoque adecuado: Factores a tener en cuenta

Al decidir entre el procesamiento por lotes y el streaming, ten en cuenta muchos factores, como los requisitos empresariales, las características de los datos, las necesidades de latencia, el presupuesto, los recursos y la pila tecnológica. Estos componentes determinan el enfoque ideal para tu empresa y sus necesidades de datos.

Requisitos empresariales

Cada empresa tiene necesidades únicas, y comprender cómo afecta el flujo de trabajo de los datos a los objetivos empresariales es vital para implantar el marco de procesamiento adecuado.

• Procesamiento por lotes: Elige el procesamiento por lotes si tus necesidades empresariales implican generar informes periódicos, analizar datos históricos o realizar transformaciones de datos a gran escala en las que las respuestas inmediatas no son cruciales. Este enfoque se adapta a escenarios como los informes financieros mensuales o la agregación de datos al final del día.
• Procesamiento de flujos: Opta por el procesamiento en tiempo real si tu empresa requiere información en tiempo real y acción inmediata. Esto es ideal para aplicaciones como la detección de fraudes, la gestión del tráfico en directo o la captación de clientes en tiempo real, donde el análisis puntual de los datos es fundamental para la toma de decisiones y la eficacia operativa.

Características de los datos

Saber qué métodos de tratamiento se adaptan mejor a los distintos tipos de datos. El procesamiento por lotes funciona mejor con conjuntos de datos predecibles, mientras que el procesamiento por flujos está diseñado para manejar una estructura de datos más variable.

• Procesamiento por lotes es más adecuado para grandes volúmenes de datos históricos o agregados que no necesitan ser analizados inmediatamente. Si tus datos se recogen a granel y se procesan periódicamente, el procesamiento por lotes gestionará eficazmente esta carga de trabajo.
• Procesamiento de flujos es ideal para datos continuos y de alta velocidad que deben procesarse y analizarse a medida que llegan. El procesamiento en streaming satisfará estas demandas si tus datos fluyen constantemente y requieren procesamiento en tiempo real, como los datos de los sensores IoT o los feeds de las redes sociales en directo.

Necesidades de latencia

Comprender las necesidades de tu empresa es importante, pero entender cuánto retraso en los datos es aceptable es crucial. Si los datos deben estar en tiempo real o pueden manejarse periódicamente, será el factor decisivo en el batch frente al streaming.

• Procesamiento por lotes: Si tu aplicación puede tolerar cierto retraso y no requiere conocimientos inmediatos, el procesamiento por lotes es adecuado. La mayor latencia del procesamiento por lotes es aceptable para generar informes o analizar tendencias cuando el análisis en tiempo real no es esencial.
• Procesamiento de flujos: Elige el procesamiento en streaming si tu aplicación exige baja latencia y respuestas en tiempo real. Este enfoque es necesario para escenarios que requieren una respuesta inmediata, como la supervisión de transacciones en directo o la detección de anomalías en tiempo real.

Presupuesto y recursos

Las limitaciones presupuestarias y de recursos pueden limitar tu elección. Tu organización puede priorizar la utilización de la infraestructura existente, y debes hacer que tus conductos encajen en esa infraestructura existente.

• Procesamiento por lotes: En general, el procesamiento por lotes es menos complejo y a menudo más rentable para manejar grandes volúmenes de datos. Suele requerir menos mantenimiento continuo y puede implantarse con una infraestructura menos especializada, lo que la convierte en una opción más económica para las operaciones de datos a gran escala.
• Procesamiento de flujos: El procesamiento en flujo puede ser más caro debido a la necesidad de infraestructura y tecnología especializadas para manejar flujos de datos continuos. Puede implicar mayores costes para los motores de procesamiento en tiempo real y los recursos de escalado, así que asegúrate de que tu presupuesto puede acomodar estas necesidades.

Pila tecnológica

Las distintas pilas tecnológicas tienen capacidades diferentes, y la elección de las herramientas puede influir significativamente en si se adapta mejor a tus necesidades el procesamiento por lotes o el streaming.

• Procesamiento por lotes: Si tu pila tecnológica actual incluye soluciones modernas de almacenamiento de datos como Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake, podrías inclinarte por el procesamiento por lotes. Herramientas como Apache Spark (en modo batch) o Azure Data Factory se emplean a menudo para gestionar operaciones batch a gran escala. Estas plataformas te permiten procesar grandes cantidades de datos en intervalos programados, lo que las hace ideales para tareas como canalizaciones ETL/ELT, informes periódicos y agregación de datos.
• Procesamiento de flujos: Si tu pila tecnológica incluye herramientas de procesamiento en tiempo real como Apache Kafka, Apache Flink o Amazon Kinesis, y tu infraestructura está diseñada para manejar flujos de datos continuos, el procesamiento en streaming podría ser más apropiado. Estas tecnologías están diseñadas para apoyar el análisis de datos y la toma de decisiones en tiempo real y con baja latencia. Los servicios nativos de la nube, como Google Cloud Dataflow y AWS Lambda, pueden facilitar el procesamiento de datos en tiempo real sin fisuras en infraestructuras modernas.

Conclusión

Alinear tu elección con los requisitos de la empresa, las características de los datos, las necesidades de latencia, el presupuesto y la tecnología existente te asegurará la selección del enfoque más eficaz para tus necesidades de procesamiento de datos. 

Elige el procesamiento por lotes si necesitas manejar grandes volúmenes de datos históricos con análisis periódicos y tienes limitaciones presupuestarias. Opta por el procesamiento en streaming si el análisis de datos en tiempo real y las acciones inmediatas son cruciales y tienes el presupuesto y los recursos necesarios para una infraestructura más compleja y de alto rendimiento. 

Según mi experiencia, el streaming sólo es necesario en muy pocos casos. La mayoría de las veces, puedes arreglártelas con el procesamiento por lotes.

Si quieres aprender más sobre ETL/ELT, procesamiento de flujos, procesamiento por lotes y creación de canalizaciones, prueba los siguientes recursos de DataCamp:

• ETL vs ELT: Comprender las diferencias y elegir bien
• ETL y ELT en Python
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