Qu’est-ce que l’analytique données en temps réel ?

L’analytique en temps réel est la pratique du traitement, de l’analyse et de l’action sur les données au fur et à mesure qu’elles sont générées, généralement en quelques secondes à quelques minutes du moment où des événements se produisent. Contrairement à l’analytique traditionnelle qui fonctionne avec des instantanés statiques de données historiques stockées dans des bases de données, l’analytique en temps réel fonctionne sur les données qui circulent activement via vos systèmes, ce qui permet des insights immédiats et des réponses rapides aux conditions changeantes. Cette approche est également appelée analytique en quasi temps réel, car il existe toujours un certain degré de traitement et de latence réseau impliquées.

Comprendre les événements et les flux

Les événements sont des enregistrements des éléments qui se produisent dans un système. Ils capturent des moments où quelque chose se produit, change ou est terminé. Par exemple, les clics sur le site web, les changements de prix boursiers, les achats des clients, les modifications des signes vitaux des patients ou les lectures de capteurs d’équipement. Considérez-les comme des enregistrements numériques ou des entrées de journal qui documentent l’activité sur vos systèmes.

Un flux est essentiellement une séquence d’événements, généralement trié au moment où un événement s’est produit. Chaque événement du flux représente quelque chose qui s’est produit à un moment spécifique. Les événements transitent en continu par les flux au fur et à mesure qu’ils se produisent. Par exemple, un flux de lectures de capteurs de température d’équipement contient des lectures de température sur de nombreux points de temps. Ce flux continu d’informations sur les événements vous permet de détecter les modèles au fil du temps, d’identifier les opportunités ou les risques et de prendre des mesures immédiatement après qu’un événement se produit, ou en temps réel.

Les flux sont le mécanisme de remise qui transporte les événements où ils se produisent à l’endroit où ils doivent être traités, analysés ou traités.

Composants de solutions d’analytique en temps réel

Pour créer des solutions d’analytique en temps réel, vous avez besoin de plusieurs fonctionnalités intégrées qui fonctionnent ensemble :

Ingestion de données en temps réel : Collecter des données à partir de plusieurs sources simultanément, à mesure que des informations sont générées. Par exemple : modifications de base de données à partir de la capture de données modifiées, des capteurs, des applications, des journaux système et des API.

Traitement de flux : Transformez et analysez les données pendant qu’elles circulent de sources vers des destinations. Cela inclut le filtrage, l’agrégation, la jointure à d’autres sources de données et la détection de modèles avec une latence minimale.

Stockage à faible latence : Utilisez des bases de données spécialisées et des systèmes de stockage conçus pour gérer les écritures de données à grande vitesse et fournir des réponses rapides aux requêtes.

Tableaux de bord interactifs : Créez des visualisations qui sont mises à jour automatiquement à mesure que de nouvelles données arrivent, affichent l’état actuel et les tendances en temps réel.

Prise de décision automatisée : Configurez des règles et des déclencheurs pilotés par les événements qui peuvent lancer des actions, envoyer des alertes ou démarrer des flux de travail en fonction des conditions en temps réel.

Utiliser l’analytique en temps réel

Pour utiliser efficacement les données en temps réel, les informations doivent être ingérées, traitées, stockées, analysées et présentées pour être exploitables. L’analytique en temps réel vous permet de :

• Répondre immédiatement aux opportunités ou aux problèmes à mesure qu’ils émergent
• Optimiser les opérations en ajustant les ressources et les configurations en fonction des conditions actuelles
• Améliorer les expériences des clients grâce à des interactions personnalisées et contextuelles
• Empêcher les problèmes en détectant les anomalies avant de devenir des problèmes critiques

Real-Time Intelligence dans Microsoft Fabric réunit toutes ces fonctionnalités dans une plateforme unique. Grâce à des composants tels que Eventstreams pour l’ingestion et la transformation des données, Eventhouses pour le stockage optimisé pour l’analytique, le hub Real-Time pour la découverte de données, les tableaux de bord Real-Time pour la visualisation et l’activateur pour les alertes et les actions automatisées, Real-Time Intelligence vous permet de surveiller les événements critiques, de déclencher des réponses automatisées, de suivre les processus métier et d’analyser les modèles en temps réel, en transformant ce qui se passe dans vos systèmes en insights actionnables.