Bravo Ponce, Ariel2025-10-142025-10-142025-10https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/76794Este trabajo presenta el diseño e implementación de una plataforma para la gestión y análisis de market data en tiempo real, integrada con Apache Kafka, Apache Spark y MongoDB bajo un enfoque de Data Lake (colecciones Raw, Structured y Analytics). El objetivo es habilitar ingestión continua, procesamiento confiable y recuperación eficiente con baja latencia para analítica operativa y estudios históricos. La solución captura datos de alta frecuencia desde la API de Binance, los valida y enriquece, y los persiste para su consulta. La arquitectura modular y de bajo acoplamiento incorpora prácticas de operación confiable (validadores de esquema, índices por símbolo/tiempo, manejo de idempotencia y control de duplicados), favoreciendo robustez y escalabilidad. Se desarrolló una interfaz de consulta para pruebas que permite filtrar por símbolo y rango de precios y que reporta tamaño recuperado, tiempo de respuesta y ancho de banda efectivo (MB/s). Las pruebas de rendimiento muestran recuperaciones consistentemente por sobre 20~MB/s, incluso con grandes volúmenes de datos, mientras que la tasa de ingestión por minuto se mantiene estable en Raw_data y Structured. Los resultados confirman continuidad del flujo, ausencia de cuellos de botella en escritura y preparación de datos para dashboards, KPIs y análisis históricos. En conjunto, la plataforma cumple los objetivos propuestos y constituye una base escalable para futuras extensiones y despliegues productivos, habilitando analítica en tiempo real sobre datos de mercado de alta frecuencia.77 páginasesAttribution-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/Analítica en Tiempo RealBig DataStreamingApache KafkaApache SparkMongoDB35609002889138 Trabajo decente y crecimiento económico9 Industria, innovación e infraestructura12 Producción y consumo responsables17 Alianzas para lograr los objetivos