Analyse des données en temps réel REAL : Quand les secondes comptent

Selon Gartner, analyses des données en temps réel  il s'agit de la discipline qui applique la logique et les mathématiques aux données afin de fournir des informations permettant de prendre rapidement de meilleures décisions. Dans certains cas d'utilisation, le terme « en temps réel » signifie que l'analyse est effectuée en quelques secondes après l'arrivée de nouvelles données. Actian appelle cela l'analyse de données en temps réel « REAL ».  

Les solutions d'analyse présentent des capacités en temps réel très variables, beaucoup d'entre analyses des données en temps réel n'offrant qu'analyses des données en temps réel « quasi » analyses des données en temps réel. analyses des données en temps réel véritable analyses des données en temps réel que vous pouvez fournir immédiatement des données en temps réel et exécuter de manière constante des requêtes ultra-rapides afin d'étayer vos décisions sur le vif. Voici un bref aperçu de la manière dont la plateforme Actian Analytics AI répond à ces deux exigences.   

Données en temps réel

Les données en temps réel sont des informations transmises immédiatement après leur collecte. Cela nécessite des options Embarqué en temps réel, par événement et Embarqué afin de pouvoir ingérer rapidement vos données. Vous aurez également besoin d'une solution d'intégration comprenant des fonctionnalités d'orchestration, de planification et pipeline de données afin de garantir que la mise à disposition des informations ne subisse aucun retard.  

La plateforme d'IA Actian Analytics se distingue par sa fourniture rapide de données en temps réel grâce aux fonctionnalités d’intégration de données mentionnées ci-dessus. Dans une récente étude de validation économique menée par Enterprise Strategy Group, les clients ont indiqué que La plateforme de données Actian les temps de chargement des données jusqu’à 99 % et les temps d’intégration et de conversion jusqu’à 95 %. 

Requêtes en temps réel

Une base de données en colonnes avec traitement vectorisé des données est devenue la norme de facto pour accélérer les requêtes analytiques. Alors que le stockage et l'exécution orientés lignes sont conçus pour optimiser les performances des requêtes de traitement des transactions en ligne, ils ne sont pas optimaux pour les requêtes analytiques.

Une base de données en colonnes stocke les données en colonnes plutôt qu'en lignes. L'objectif d'une base de données en colonnes est d'écrire et de lire efficacement les données sur le disque dur afin d'accélérer le temps nécessaire pour renvoyer les résultats des requête .

Lavectorisation permet d'optimiser le traitement des requête données en colonnes. La vectorisation est le processus de conversion d'un algorithme opérant sur une seule valeur à la fois en un algorithme opérant sur un ensemble de valeurs (vecteur) à la fois. Les processeurs modernes support ce processus grâce au traitement parallèleSIMD instruction unique, données multiples ).

D'autres optimisations, telles que multi-cœur , requête au niveau processeur , entre autres, contribuent à faire de la plateforme Actian Analytics AI la plateforme d'analyse la plus rapide au monde. La plateforme Actian Analytics AI est jusqu'à 7,9 fois plus rapide que ses concurrentes, selon l’Enterprise Strategy Group.  

La plateforme Actian Analytics AI dispose également d’une technologie brevetée qui vous permet de maintenir en permanence jeu de données votre jeu de données analytique, sans affecter requête en aval. C’estidéal pour obtenir des résultats analytiques plus rapides. 

Quand les secondes comptent

Pourquoi la vitesse est-elle importante ? L'analyse des données en temps réel permet aux entreprises d'agir sans délai afin de saisir les opportunités ou de prévenir les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Voici un bref exemple de chaque type d'avantage.

Devis d'assurance en ligne

Au Royaume-Uni, les sites de comparaison d'assurances accordent la priorité aux assureurs qui répondent le plus rapidement aux demandes de devis en ligne. Insurance utilise la plateforme d'IA Actian Analytics pour analyses des données en temps réel afin de proposer un devis d’assurance compétitif et équilibré en termes de risque, en moins d’une seconde. 

Maintenance proactive des équipements

À mesure que les fabricants intègrent davantage d'appareils connectés (IoT) dans leurs usines, ils ont la possibilité d'analyser les données qu'ils génèrent en temps réel afin d'identifier et de résoudre les problèmes potentiels liés aux équipements des chaînes de production avant qu'ils ne surviennent, et de repérer plus rapidement goulots d’étranglement les problèmes d'assurance qualité.  

La plateforme Actian Analytics AI est une solution unique pour l'intégration des données, gestion des données et l'analyse des données en temps réel. Découvrez comment cette plateforme vous permet de d'intégrer à tout moment.  

À propos de l'auteur

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître les capacités d’intégration, de gestion et d’analyse La plateforme de données Actian. Elle apporte plus de 20 ans d’expérience dans le marketing des solutions d’analyse, de sécurité et de cloud auprès de leaders du secteur tels que Cisco, McAfee et VMware. Teresa s’attache à aider les clients à atteindre de nouveaux niveaux d’innovation et de chiffre d’affaires grâce aux données. Sur le blog d’Actian, Teresa met en avant la valeur des solutions basées sur l’analyse dans de nombreux secteurs d’activité. Consultez ses articles pour découvrir des exemples concrets de transformation.