Junto con la aplicación de la red de sensores, habrá una gran cantidad de datos dinámicos provenientes de los sensores. Cómo extraer la información útil de tales datos es significativo. La consulta de skyline tiene como objetivo identificar los puntos interesantes de un gran conjunto de datos. La consulta de skyline basada en grupos busca encontrar los grupos Pareto Óptimos destacados que no pueden ser dominados por ningún otro grupo del mismo tamaño. Sin embargo, los algoritmos existentes de skyline basado en grupos (G-Skyline) se centran en conjuntos de datos estáticos, y cómo llevar a cabo una investigación avanzada sobre flujos de datos sigue siendo un problema abierto en gran medida. En este artículo, proponemos la consulta de skyline basada en grupos sobre el flujo de datos. Para calcular G-Skyline de manera eficiente, presentamos una estrategia de compartición, y con base en ella proponemos dos algoritmos para calcular eficientemente el G-Skyline sobre el flujo de datos: el algoritmo de llegada de puntos y el algoritmo de expiración de puntos. En nuestros experimentos, se utilizan tres conjuntos de datos sintéticos para probar nuestros algoritmos; los resultados de los experimentos muestran que nuestros algoritmos funcionan de manera eficiente sobre un flujo de datos.