ストリーミング分析

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ストリーミング分析の仕組み

ストリーミング分析(イベントストリーム処理とも呼ばれる)とは、イベントストリームという連続クエリを使用して、現在のデータと移動中のデータの膨大なデータプールを分析することです。このイベントストリームは、金融取引、設備故障、ソーシャルメディアへの投稿、Webサイトのクリック、またはその他の測定可能なアクションなど、一連のアクションの直接的な結果として生じる特定のイベントによって動作します。データは、モノのインターネット(IoT)やトランザクション、クラウドアプリケーション、相互交流型Webサイト、モバイルデバイス、センサーなどから生成されます。ストリーミング分析プラットフォームを使用することで、従来の分析ツールが保存データを分析するのと同様に、組織は、移動中のデータからビジネス価値を抽出することができます。リアルタイムのストリーミング分析は、ビジネス機会の創出とリスクを特定することで、さまざまな業界を支援します。
 
  ストリーミング分析

ストリーミング分析を使用するメリット

  • データの視覚化企業の最も重要な情報の把握は、企業における日常的な重要業績評価指標(KPI)の管理に役立ちます。ストリーミングデータをリアルタイムで監視することで、企さまざまな事象を即座に認識することができます。 
  • ビジネスインサイト業務上のイベントで異常が発生した場合、まず関連するダッシュボードに表示されます。脅威そのものの検知と対応を自動化して、サイバーセキュリティ対策として使用することが可能です。異常行動については、直ちにフラグを立て、調査をする必要があります。
  • 競争力の強化競争力での優位性を望む企業は、ストリーミングデータを使用することで、迅速に傾向を把握し、ベンチマークを定めることが可能となります。これにより、時間を要するバッチ分析のモデルを使用している競合他社よりも優位に立つことができます。
  • 回避可能な損失を排除ストリーミング分析の使用により、セキュリティ侵害や製造プロセスにおける課題、顧客の解約、株式市場の暴落、ソーシャルメディアに潜むリスクなどの問題による損失を回避する、または少なくとも減少させることが可能となります。
  • 日常業務の分析ストリーミング分析により、組織は、流れ込むリアルタイムデータからデータの取り込みや即時の洞察を得ることができます。
企業において把握できる情報には次のようなものがあります。
  • 今現在店舗内にいる顧客の人数や購買品の予測
  • 保有車のうち、最も燃費の悪い車両やその理由
  • 5営業日以内に故障する可能性のある工場内の機械と稼働を中断させないために必要なスペア部品
さらに、企業はストリーミング分析により、クローズドループ制御システム、ネットワークとシステムの健全性、トラック、石油掘削装置または自動販売機などの現場のアセット、認証や検証などの金融取引等を、リアルタイムで監視することができるようになります。
  • 機会損失の発見:ビッグデータのストリーミングと分析により、企業における、隠れたパターンや相関関係、その他の洞察の発見が可能になります。企業は、ストリーミング分析の結果が示す情報をもとに、顧客にアップセルやクロスセルを実施する迅速な判断ができるようになります。
  • 新たな機会の創出ストリーミングデータの技術は、コスト削減や問題解決、販売拡大のための予測可能性を広げます。これは、新たなビジネスモデル、製品イノベーション、収入源の構築に繋がります。

Azure Databricksを使用したストリーミング分析


 

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