analyses des données en temps réel données analyses des données en temps réel met les données opérationnelles à la disposition des utilisateurs ou des processus dépendants dès qu'elles sont disponibles dans la base de données. analyses des données en temps réel permet à une entreprise de prendre des décisions instantanées afin de s'adapter aux conditions changeantes du marché et de maintenir son avantage concurrentiel.
Pourquoi utiliser les analyses des données en temps réel?
Avant que la technologie des bases de données ne permette d'ingérer et d'analyser les données en temps réel, les entreprises devaient s'appuyer sur des données préagrégées produites par des systèmes de traitement par lots, ce qui se traduisait par des décisions prises sur la base de données périmées, des opportunités manquées et un manque de confiance dans la prise de décision . Le temps nécessaire pour accéder aux données et les analyser a un impact direct sur l'agilité de l'entreprise.
Utilisation de données en continu pour l'informatique décisionnelle en temps réel
Les analyses basées sur les événements complètent idéalement les analyses des données en temps réel. Les plateformes donnéesStreaming telles qu'Apache Kafka peuvent capturer des événements tels que les mises à jour des cours boursiers et permettre aux applications et aux bases de données de consommer ces changements. L'utilisation d'une solution d'intégration de données permet de capturer le message d'événement Kafka, qui peut ensuite être inséré dans une table de base de données. Cette table de base de données, à son tour, peut être la source de données pour une tuile dans un tableau de bord BI visuel représentant les changements dans le prix de l'action en temps réel.
Les données en temps réel l'emportent sur les données périmées
Toutes les catégories d'analyses peuvent avantage des données les plus récentes. En voici quelques exemples :
- Les analyses cognitives augmentent la prise de décision humaine en exploitant les technologies d'apprentissage automatique, de sémantique et d'intelligence artificielle pour comprendre les messages sociaux, les images et d'autres sources de données non structurées.
- L'analyse diagnostique peut utiliser des capteurs IoT pour créer un jumeau numérique de machines industrielles telles que des moteurs à réaction ou des turbines à gaz, afin de permettre une maintenance proactive ou de diagnostiquer les pannes.
- L'analyse descriptive permet de répondre à des questions sur des événements historiques, par exemple si une balle de tennis était hors des limites du terrain, sur la base de coordonnées triangulées à partir d'images de caméras synchronisées.
- L'analyse prescriptive permet d'améliorer la prise de décision des entreprises grâce à des suggestions basées sur des données historiques et actuelles.
- L'analyse prédictive prévoit les résultats futurs sur la base de l'analyse des données historiques. Le fait de disposer des données les plus récentes améliore la confiance dans la prise de décision.
analyses des données en temps réel dans Retail
Amazon, par exemple, a augmenté ses bénéfices de 25 % en utilisant la tarification dynamique, qui met à jour les prix des produits toutes les 10 minutes sur la base des prix publiés par les concurrents. Les sites de vente aux enchères rassemblent et analysent les prix du marché pour proposer des prix. L'utilisation du bon prix permet d'obtenir des offres et d'augmenter les ventes, ce qui aide le site d'enchères et ses clients à vendre davantage de marchandises.
analyses des données en temps réel dans Chaîne d'approvisionnement Logistics
Les entreprises de transformation alimentaire et les constructeurs automobiles optimisent l'espace dans leurs usines pour maximiser la production, ce qui laisse peu de place pour les ingrédients ou les pièces détachées. Les systèmes de localisation en temps réel utilisent des étiquettes RFID sur les remorques pour savoir où elles sont garées. Des lecteurs RFID embarqués transmettent les coordonnées actualisées de chaque remorque à une base de données qui analyse les niveaux de stock dans l'usine et les portes de quai disponibles afin de demander aux chauffeurs de camion d'amener des remorques spécifiques à une porte de quai disponible. Ces systèmes garantissent que la production n'est jamais interrompue en raison d'une pénurie de pièces ou d'ingrédients, afin de maximiser la production de l'usine.
analyses des données en temps réel dans le domaine des transports
Les services de covoiturage mettent en relation les usagers et les chauffeurs disponibles. Par exemple, l'application du serveur de covoiturage recueille les demandes de covoiturage à l'aéroport. Les conducteurs doivent attendre dans une zone de stationnement désignée qui est surveillée à l'aide d'une géofence. Lorsque les conducteurs pénètrent dans la zone délimitée, ils deviennent disponibles à la location. L'application serveur basée sur une base de données met alors en relation les passagers et les conducteurs. Ce processus minimise les temps d'attente pour les passagers et les conducteurs, évitant ainsi les annulations de trajets.
analyses des données en temps réel dans Finance
Les émetteurs de cartes de crédit doivent approuver les transactions en temps réel et se protéger, ainsi que leurs clients, contre les fraudeurs. Chaque transaction est analysée pour détecter une fraude potentielle en tenant compte du montant, de la localisation et des transactions antérieures pour voir si elles sortent de l'ordinaire, ce que l'on appelle souvent la détection d'anomalie . Les transactions suspectes sont refusées jusqu'à ce qu'elles soient vérifiées avec le consommateur.
Dans les cas d'utilisation critiques tels que la fourniture d'informations sur les transactions boursières, chaque milliseconde peut faire la différence lorsqu'il s'agit de passer des ordres de vente ou d'achat aux prix du marché. C'est pourquoi la plateforme d'information boursière Elektron utilise la technologie de base de données analytique de traitement vectoriel en colonne d'Actian pour fournir des informations aux abonnés en moins de 20 millisecondes.
analyses des données en temps réel dans Telco
Expandium est un client d'Actian qui fournit aux opérateurs de réseaux des solutions pour gérer la qualité de service. L'un de ses opérateurs de réseau mobile, qui compte plus de 3 millions de clients, utilise un Cluster Hadoop à 12 nœuds pour fournir une visibilité en temps réel sur la disponibilité du réseau. Grâce à la technologie de base de données en colonnes à traitement vectoriel d'Actian, compatible avec les clusters, l'opérateur peut remonter jusqu'aux appels perdus. Les mises à jour sont transmises à la base de données par micro-lots toutes les 5 secondes.
Fournir des devis d'assurance en temps réel
L'Automobile Association (AA) fournit des devis d'assurance automobile ajustés au risque et analysés pour détecter d'éventuelles fraudes sur les marchés en ligne. Le devis doit être remis en moins d'une seconde pour apparaître sur la première page. La base de données en colonnes à traitement vectoriel d'Actian alimente l'analyse pour fournir les devis les plus rapides avec des prix qui tiennent compte de multiples facteurs de risque, y compris le nombre de pannes de véhicule que la personne a subies.
Comment Actian soutient l'analyses des données en temps réel
La plateforme de données Actian est un service d'intégration de données, de gestion des données et d'analyse, idéal pour les applications en temps réel. Vous pouvez l'essayer gratuitement pendant 30 jours en visitant notre site web.
