O que é análise de dados em tempo real?
A análise em tempo real é a prática de processar, analisar e agir sobre dados conforme eles são gerados, normalmente em segundos a minutos de quando os eventos ocorrem. Ao contrário da análise tradicional que funciona com instantâneos estáticos de dados históricos armazenados em bancos de dados, a análise em tempo real opera em dados que fluem ativamente por seus sistemas, permitindo insights imediatos e respostas rápidas às condições de alteração. Essa abordagem também é conhecida como análise quase em tempo real, pois há sempre algum grau de processamento e latência de rede envolvidos.
Entender eventos e fluxos
Eventos são registros de coisas que acontecem em um sistema. Eles capturam momentos em que algo ocorre, muda ou é concluído. Os exemplos incluem cliques no site, alterações no preço das ações, compras de clientes, alterações de sinais vitais do paciente ou leituras do sensor de equipamentos. Pense neles como registros digitais ou entradas de log que documentam a atividade em seus sistemas.
Um fluxo é essencialmente uma sequência de eventos, normalmente ordenados no momento em que um evento ocorreu. Cada evento no fluxo representa algo que aconteceu em um momento específico. Os eventos fluem pelos fluxos continuamente à medida que ocorrem. Por exemplo, um fluxo de leituras do sensor de temperatura do equipamento contém leituras de temperatura ao longo de muitos pontos de tempo. Esse fluxo contínuo de informações de evento permite detectar padrões ao longo do tempo, identificar oportunidades ou riscos e tomar medidas imediatamente após algo acontecer ou em tempo real.
Os fluxos são o mecanismo de entrega que carrega eventos de onde eles ocorrem até onde precisam ser processados, analisados ou agidos.
Componentes de soluções de análise em tempo real
Para criar soluções de análise em tempo real, você precisa de várias funcionalidades integradas trabalhando em conjunto:
Ingestão de dados em tempo real: Colete dados de várias fontes simultaneamente, conforme as informações são geradas. Por exemplo: alterações de banco de dados de captura de dados de alteração, sensores, aplicativos, logs do sistema e APIs.
Processamento de fluxo: Transforme e analise dados enquanto eles fluem de fontes para destinos. Isso inclui filtragem, agregação, junção com outras fontes de dados e detecção de padrões com latência mínima.
Armazenamento de baixa latência: Use bancos de dados especializados e sistemas de armazenamento projetados para lidar com gravações de dados de alta velocidade e fornecer respostas rápidas de consulta.
Painéis interativos: Crie visualizações que são atualizadas automaticamente à medida que novos dados chegam, mostram o estado atual e as tendências em tempo real.
Tomada de decisão automatizada: Configure regras e gatilhos controlados por eventos que podem iniciar ações, enviar alertas ou iniciar fluxos de trabalho com base em condições em tempo real.
Usar análise em tempo real
Para usar dados em tempo real efetivamente, as informações precisam ser ingeridas, processadas, armazenadas, analisadas e apresentadas para serem acionáveis. A análise em tempo real permite que você:
- Responder imediatamente a oportunidades ou problemas à medida que surgem
- Otimizar operações ajustando recursos e configurações com base nas condições atuais
- Aprimorar as experiências do cliente por meio de interações contextuais personalizadas
- Evitar problemas detectando anomalias antes que elas se tornem problemas críticos
Real-Time Intelligence no Microsoft Fabric reúne todos esses recursos em uma única plataforma. Por meio de componentes como Eventstreams para ingestão e transformação de dados, Eventhouses para armazenamento otimizado para análise, o hub Real-Time para descoberta de dados, painéis Real-Time para visualização e Ativador para alertas e ações automatizados, o Real-Time Intelligence permite monitorar eventos críticos, disparar respostas automatizadas, acompanhar processos de negócios e analisar padrões em tempo real, transformando o que acontece em seus sistemas em insights acionáveis.