Capture datos de múltiples fuentes
Los datos en tiempo real reflejan lo que está sucediendo ahora. Incluye datos basados en eventos y de streaming — por ejemplo, la actividad de los usuarios en un sitio de venta al por menor o dentro de una app bancaria, o los datos de los sensores dentro de una aplicación de IoT. Los datos históricos reflejan eventos o entradas que sucedieron en el pasado — por ejemplo, perfiles de clientes, historial de compras o envíos. Es muy probable que descargue los datos históricos en un almacén de datos o en un almacenamiento en cloud, como un depósito Amazon S3.
- Con MongoDB, puede capturar datos de múltiples fuentes en una vista única. MongoDB:
- Admite múltiples estructuras y tipos de datos con la plataforma de datos multimodal líder en la industria
- Se ajusta fácilmente a los nuevos tipos de datos con un esquema flexible y un modelo de documento tipo JSON que permite diferentes campos de un documento a otro
- Ingesta sin problemas de datos de almacenamiento en cloud con procesos por lotes tradicionales y datos impulsados por eventos con el Conector de MongoDB para Apache Kafka (con asistencia técnica para datos de time series)
Combine, enriquezca y analice datos
Con MongoDB, los Real-Time Analytics pueden derivarse de múltiples fuentes de datos — desde agregaciones básicas hasta aprendizaje automático e IA — y almacenarse por separado. El análisis se puede realizar en datos nuevos a escala y con alta integridad.
Las capacidades de MongoDB incluyen:
- Realizar análisis y preparación de datos a través del marco de agregación de MongoDB, incluidas las funciones de ventana de los datos de time series
- Soluciones de socios estrechamente integradas para la IA/ML, además del Conector de MongoDB para Apache Spark para análisis más avanzados
- Escalamiento horizontal rentable y eficiente con la fragmentación, además de la capacidad de mantener un alto rendimiento operativo con el aislamiento de la carga de trabajo
- Bases de datos conformes con ACID para garantizar la capacidad de reaccionar a los nuevos datos en tiempo real y mantener una alta integridad de los datos mientras se atienden muchas consultas concurrentes
Ya sea que esté evitando el fraude o enviando ofertas personalizadas, la puntualidad es crucial para el éxito de su app y, en última instancia, para su negocio. La información debe entregarse a medida que se produce.
Configurar y desarrollar Real-Time Analytics con alta productividad — lo que significa menos tiempo desperdiciando tablas de datos de mapeo o codificando pipelines de datos de un solo uso — significa que está convirtiendo sus datos en una ventaja competitiva.
MongoDB:
- Ofrece una variedad de opciones eficientes para brindar información estratégica a los consumidores de datos en tiempo real, incluyendo change streams, desencadenantes y GraphQL.
- Facilita a los desarrolladores la codificación de conocimientos en las apps con su lenguaje preferido a través de la API de Consulta de MongoDB
- Integra la búsqueda de texto completo, la visualización de datos y los casos de uso del data lake en una arquitectura sencilla
- Proporciona procesamiento transaccional e índices potentes para garantizar consultas de baja latencia
