Procesamiento por lotes: la guía definitiva

El procesamiento por lotes ha ayudado a millones de empresas a agilizar sus tareas más repetitivas, incrementando sus beneficios y reduciendo la cantidad de errores humanos. Aunque puede emplearse en multitud de departamentos, es especialmente relevante en las operaciones de análisis de datos, en las que hay que procesar una gran cantidad de información de manera rutinaria. Si te interesa especializarte en Big Data, comprender el trabajo por lotes será crucial. Hoy, te enseñamos exactamente en qué consiste y cómo funciona. ¡No te lo pierdas!

Qué es el procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes, también llamado batch processing, es un método para completar tareas que son periódicas y que suelen implicar grandes volúmenes de datos. Su objetivo es realizarlas sin que tengan que intervenir las personas y aprovechar de manera eficiente el uso de los recursos.

Muchas veces, el procesamiento por lotes utiliza los momentos en los que el sistema está menos ocupado para poner en marcha estas operaciones pendientes. Las agrupa en lotes (de ahí su nombre) en lugar de procesarlas en tiempo real, y las ejecuta en los periodos de menor actividad, como la primera hora de la mañana, la última de la noche o los momentos en los que el ordenador está inactivo.

Ventajas y desventajas del procesamiento por lotes

Las ventajas del procesamiento por lotes en sistemas informáticos son numerosas: ahorra tiempo, favorece la escalabilidad y permite liberar a los trabajadores de tareas repetitivas. Eso sí, también tiene sus desventajas. Por ejemplo, no sirve para sistemas que necesiten una respuesta inmediata (como uno de detección de fraudes) y precisa una buena configuración.

Del mismo modo, puede haber problemas si se produce un error durante el procesamiento por lotes, ya que es posible que afecte a todo el conjunto de datos y haya que volver a comenzar el proceso desde el principio. Para que lo tengas más claro, te dejamos un resumen con los pros y los contras del procesamiento por lotes. ¡Valóralo tú mismo!

Ventajas	Desventajas
✅ Optimización del uso de recursos	❌ Inadecuado para tareas en tiempo real
✅ Automatización de tareas repetitivas	❌ Latencia entre la recopilación y el procesamiento de datos, no apto para entornos dinámicos
✅ Procesamiento en bloque de grandes volúmenes de datos	❌ Hay que configurar bien los flujos de trabajo o habrá errores
✅ Menor intervención humana	❌ Un fallo puede obligar a reiniciar todo el proceso
✅ Fiabilidad en la ejecución de tareas programadas	❌ Pueden generarse picos de carga en momentos puntuales

Cómo funcionan los trabajos por lotes

Ahora bien, ¿cómo se prepara el procesamiento por lotes? Los detalles concretos dependerán del tipo de tarea que quiera ejecutarse, pero podemos distinguir una serie de fases comunes:

Diseño del flujo de trabajo: primero se decide qué tareas hay que realizar y en qué orden. Esto implica situarlas en una “cola de trabajos” (similar a las colas de descarga que se forman cuando bajas distintos elementos a la vez), que irá avanzando a medida que se vayan ejecutando las tareas.
Definición de tiempos y ubicaciones: hay que determinar cuándo se va a ejecutar el trabajo por lotes y señalar el sistema de entrada y de salida de los datos una vez que se procesen.
Ejecución automática: con todo listo, el sistema se pone a procesar los lotes de forma autónoma en el periodo y los días indicados, asignando recursos en función del tamaño de cada lote. Se pueden configurar alertas que avisen del fallo por si se produce algún error.

Comparación con el procesamiento en tiempo real

Como hemos visto, el procesamiento por lotes permite procesar los datos “en diferido”, trabajando fuera de los picos de máxima actividad. Pero eso también significa que su capacidad de reacción es extremadamente limitada.

Si lo que buscas es una respuesta rápida, que procese los datos en el momento y permita tomar decisiones de forma inmediata, el procesamiento en tiempo real será mucho más recomendable. Con este método, los datos se analizan en el mismo momento en el que se generan, sin agruparlos. Por ejemplo, la aplicación Waze da alertas de tráfico en tiempo real. Si no procesara los datos en el momento, su información no tendría ninguna utilidad para los usuarios.

No te preocupes si sigues sin visualizarlo, porque hemos hecho una tabla comparativa: el procesamiento por lotes vs. el procesamiento en tiempo real. ¡Échale un vistazo!

Aspecto	Procesamiento por lotes	Procesamiento en tiempo real
Función	Agrupa los datos y los procesa más tarde	Procesa los datos cuando se generan
Velocidad	Más lento	Inmediato
Uso típico	Informes diarios, tareas programadas, etc.	Operaciones bancarias, recomendaciones en vivo, etc.
Tecnologías comunes	Hadoop, Spark (modo batch), Airflow	Apache Kafka, Spark Streaming, Flink
Ventajas	Puede procesar grandes volúmenes de datos usando menos recursos	Como es instantáneo, permite tomar decisiones en tiempo real
Desventajas	No es adecuado para tareas urgentes	Requiere un mayor uso de recursos

¿Qué sistemas de procesamiento por lotes existen?

No todos los batch processings son iguales. De hecho, podemos distinguir tres tipos de trabajos por lotes:

Trabajo por lotes sencillo: las tareas se colocan en colas de trabajos y se ejecutan en función de su orden.
Trabajo inmediato por lotes: son procesamientos que se crean dentro de otro más grande, llamado “padre” o “madre”. Estas subtareas (“hijas”) replican las configuraciones de su padre y no tienen que esperar en la cola. Por ejemplo, una subtarea que se ejecuta automáticamente cuando se inicia el trabajo principal.
Trabajo de impresión por lotes: se da cuando una aplicación envía varios documentos a la impresora de una sola vez, determinando cómo se van a imprimir y adaptándolos al perfil del usuario que ejecuta la acción.

Casos de uso del procesamiento por lotes en análisis de datos

Imagínate que eres un analista de Big Data. ¿No sería genial generar informes diarios o semanales de manera automática? Pues esa es justo una de las cosas que puedes hacer con el procesamiento por lotes. Del mismo modo, podrás:

Limpiar y estructurar los datos para su correcto almacenamiento.
Entrenar sistemas de machine learning con un histórico de datos.
Calcular métricas útiles, como el número de ventas o de visitas diarias.

Además, el procesamiento por lotes es muy útil para procesar contenidos multimedia, el envío masivo de correos o hacer simulaciones financieras. También, como vimos, para la impresión multitudinaria de documentos (nóminas, por ejemplo), generar facturas o renovar automáticamente la suscripción de los usuarios.

Herramientas y tecnologías relacionadas

Como suele suceder en estos casos, hay muchas tecnologías entre las que puedes elegir para configurar y ejecutar tus procesamientos por lotes. ¡Aquí te dejamos algunas de las más interesantes!

Apache Hadoop: a través de MapReduce, divide las tareas en bloques y las ejecuta en paralelo.
Azure Data Factory: herramienta en la nube de Microsoft con la que puedes gestionar flujos de datos por lotes.
AWS Batch: de Amazon, administra de forma autónoma los recursos que necesitas para realizar trabajos por lotes.
Google Cloud Dataflow: basado en Apache Beam, sirve tanto para procesamiento por lotes como para el procesamiento en tiempo real.

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