O que é análise de dados em tempo real?

A análise em tempo real é a prática de processar, analisar e agir sobre os dados à medida que são gerados, normalmente dentro de segundos a minutos após a ocorrência de eventos. Ao contrário da análise tradicional, que trabalha com instantâneos estáticos de dados históricos armazenados em bancos de dados, a análise em tempo real opera em dados que estão fluindo ativamente através de seus sistemas, permitindo insights imediatos e respostas rápidas às condições em mudança. Essa abordagem também é conhecida como análise quase em tempo real, uma vez que há sempre algum grau de processamento e latência de rede envolvido.

Compreender 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 do equipamento. 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 pelo momento em que um evento ocorreu. Cada evento no fluxo representa algo que aconteceu em um momento específico. Os eventos fluem através de 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 do tempo. Esse fluxo contínuo de informações de eventos permite detetar padrões ao longo do tempo, identificar oportunidades ou riscos e agir imediatamente após algo acontecer ou em tempo real.

Os fluxos são o mecanismo de entrega que transporta eventos de onde eles acontecem para onde precisam ser processados, analisados ou acionados.

Componentes de soluções analíticas em tempo real

Para criar soluções de análise em tempo real, você precisa de vários recursos integrados trabalhando juntos:

Ingestão de dados em tempo real: Colete dados de várias fontes simultaneamente, à medida que as informações são geradas. Por exemplo: alterações de banco de dados a partir da 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 filtrar, agregar, unir com outras fontes de dados e detetar 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 de consulta rápidas.

Painéis interativos: Crie visualizações que são atualizadas automaticamente à medida que novos dados chegam, mostre o estado atual e as tendências em tempo real.

Tomada de decisão automatizada: Configure regras e gatilhos orientados a eventos que podem iniciar ações, enviar alertas ou iniciar fluxos de trabalho com base em condições em tempo real.

Use análises em tempo real

Para usar dados em tempo real de forma eficaz, as informações devem ser ingeridas, processadas, armazenadas, analisadas e apresentadas para serem acionáveis. A análise em tempo real permite:

• Responder imediatamente às oportunidades ou problemas à medida que vão surgindo
• Otimize as operações ajustando recursos e configurações com base nas condições atuais
• Melhore as experiências do cliente por meio de interações contextuais personalizadas
• Previna problemas detetando anomalias antes que elas se tornem problemas críticos

O 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 análises, o hub Real-Time para descoberta de dados, Real-Time Dashboards para visualização e Activator para alertas e ações automatizados, o Real-Time Intelligence permite monitorar eventos críticos, acionar respostas automatizadas, rastrear processos de negócios e analisar padrões em tempo real, transformando o que acontece em seus sistemas em insights acionáveis.