Qu'est-ce que l'analyse de flux ?

Comment fonctionne l’analytique en streaming ?

L’analytique en streaming, également connu sous le nom de traitement de flux d’événements, est l’analyse d’énormes pools de données courantes et « en mouvement » en utilisant des requêtes continues, appelées flux d’événements. Ces flux sont déclenchés par un événement spécifique qui résulte directement d’une action ou d’un ensemble d’actions, comme une transaction financière, la panne d’un équipement, un clic sur un commentaire ou un site Web, ou toute autre activité mesurable. Les données peuvent provenir de l’Internet des objets (IoT), des transactions, des applications cloud, des interactions Web, des appareils mobiles et des capteurs de machines. En utilisant des plateformes d’analytique en streaming, les organisations peuvent extraire de la valeur commerciale des données en mouvement, tout comme les outils d’analytique traditionnels leur permettraient de le faire avec des données au repos. L’analytique en streaming effectué en temps réel aide des entreprises de plusieurs secteurs d’activité à repérer les opportunités et les risques.
 
 

Les avantages de l’analytique en streaming

• Visualisation des données. Garder un œil sur les informations les plus importantes de l’entreprise peut aider les organisations à gérer quotidiennement leurs indicateurs clé de performance (KPI). Les données de streaming peuvent être surveillées en temps réel, ce qui permet aux entreprises de savoir ce qui se passe à chaque instant.
• Fournit des insights commerciaux. Lorsqu’un événement inhabituel se produit, il apparaît d’abord dans le tableau de bord correspondant. L’analytique en streaming peut être utilisée dans le domaine de la cybersécurité pour automatiser la détection et la réponse à la menace elle-même. Il s’agit d’un domaine dans lequel un comportement anormal doit être signalé immédiatement en vue d’une enquête.
• Augmente la compétitivité. Les entreprises qui cherchent à acquérir un avantage concurrentiel peuvent utiliser les données en streaming pour discerner les tendances et établir des critères de référence plus rapidement. Elles peuvent ainsi devancer leurs concurrents qui utilisent encore le processus lent de l’analyse par batchs.
• Réduit les pertes évitables. L’analytique en streaming permet d’éviter ou au moins de réduire les dommages causés par des incidents tels que les failles de sécurité, les défauts de fabrication, la perte de clientèle, l’effondrement de la bourse et les crises liées aux réseaux sociaux.
• Analyse des opérations commerciales courantes. L’analytique en streaming offre aux entreprises la possibilité de collecter et d’obtenir un insight instantané des données en temps réel qui circulent.

Votre entreprise sera en mesure de répondre à des questions telles que :

• Combien de clients se trouvent dans notre magasin en ce moment même, et qu’est-ce qu’ils sont le plus susceptibles d’acheter ?
• Quels sont les véhicules de notre flotte qui consomment le plus de carburant et pourquoi ?
• Y a-t-il une machine dans notre usine qui pourrait tomber en panne dans les cinq prochains jours ouvrables. Quelles pièces de rechange seront nécessaires pour la faire fonctionner ?

Votre entreprise peut désormais surveiller en temps réel : les systèmes de contrôle en boucle fermée de la fabrication ; la santé d’un réseau ou d’un système ; les assets sur le terrain tels que les camions, les plateformes pétrolières, les distributeurs automatiques ; et les transactions financières telles que les authentifications et les validations.

• Repérer les opportunités manquées. Le traitement en streaming et l’analyse des Big Data peuvent aider les entreprises à détecter des schémas cachés, des corrélations et bien d’autres insights. Les entreprises peuvent obtenir des réponses presque immédiatement et être en mesure de faire de la vente incitative et de la vente croisée avec leurs clients sur la base des informations présentées.
• Créer de nouvelles opportunités. La technologie des données en streaming génère une prédictibilité qui permet de réduire les coûts, de résoudre les problèmes et d’augmenter les ventes. Elle a conduit à l’invention de nouveaux modèles économiques, d’innovations de produits et de sources de revenus.

Analytique en streaming avec Azure Databricks

Ressources complémentaires

• Webinaire sur la simplification de l’analytique en streaming avec Delta Lake et Spark
• Analytique en streaming avec Spark, Kafka, Cassandra et Akka
• Bénéficiez d'analyses en streaming haute performance avec Azure Databricks