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Che cos'è l'intelligenza in tempo reale?

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L'intelligence in tempo reale è un servizio potente che consente a tutti gli utenti dell'organizzazione di estrarre informazioni dettagliate e visualizzare i dati in movimento. Offre una soluzione end-to-end per scenari basati su eventi, dati di streaming e log di dati. Indipendentemente dal fatto che si tratti di gigabyte o petabyte, tutti i dati dell'organizzazione in movimento convergeranno nell'hub in tempo reale. Connette senza problemi i dati basati sul tempo da varie origini usando connettori senza codice, consentendo informazioni visive immediate, analisi geospaziali e reazioni basate su trigger che fanno parte di un catalogo dati a livello di organizzazione.

Dopo aver connesso facilmente qualsiasi flusso di dati, l'intera soluzione SaaS diventa accessibile. Intelligence in tempo reale gestisce l'inserimento, la trasformazione, l'archiviazione, l'analisi, la visualizzazione, il rilevamento, l'intelligenza artificiale e le azioni in tempo reale. I dati rimangono protetti, regolamentati e integrati nell'organizzazione, perfettamente allineati a tutte le offerte di Fabric. L'intelligenza in tempo reale trasforma i dati in una risorsa dinamica e pratica che determina il valore dell'intera organizzazione.

L'intelligenza in tempo reale può aiutarmi?

L'intelligence in tempo reale può essere usata per l'analisi dei dati, informazioni visive immediate, centralizzazione dei dati in movimento per un'organizzazione, azioni sui dati, query efficienti, trasformazione e archiviazione di grandi volumi di dati strutturati o non strutturati. Sia che sia necessario valutare i dati dai sistemi IoT, dai log di sistema, dal testo libero, dai dati semistrutturati o dai dati per l'utilizzo da parte di altri utenti dell'organizzazione, l'intelligence in tempo reale offre una soluzione versatile.

Anche se viene chiamato "in tempo reale", i dati non devono essere trasmessi a velocità e volumi elevati. L'intelligenza in tempo reale offre soluzioni guidate dagli eventi, anziché soluzioni basate su pianificazione. I componenti di Intelligence in tempo reale sono basati su servizi Microsoft di base attendibili e insieme estendono le funzionalità generali di Fabric per offrire soluzioni guidate dagli eventi.

Le applicazioni di intelligence in tempo reale si estendono su un'ampia gamma di scenari aziendali, ad esempio automobili, produzione, IoT, rilevamento delle frodi, gestione delle operazioni aziendali e rilevamento anomalie.

Ricerca per categorie usare l'intelligenza in tempo reale?

L'intelligence in tempo reale in Microsoft Fabric offre funzionalità che, in combinazione, consentono la creazione di soluzioni di intelligence in tempo reale a supporto dei processi aziendali e di progettazione.

Diagramma dell'architettura dell'intelligenza in tempo reale in Microsoft Fabric.

  • L'hub in tempo reale funge da catalogo centralizzato all'interno dell'organizzazione. Semplifica l'accesso, l'aggiunta, l'esplorazione e la condivisione dei dati. Espandendo l'intervallo di origini dati, consente informazioni dettagliate più ampie e chiarezza visiva in vari domini. Importante, questo hub garantisce che i dati non siano disponibili solo ma anche accessibili a tutti, promuovendo un rapido processo decisionale e un'azione informata. La condivisione di dati di streaming da origini diverse consente di creare business intelligence completa nell'organizzazione.

  • Dopo aver selezionato un flusso dall'organizzazione o connesso a origini esterne o interne, è possibile usare gli strumenti per l'utilizzo dei dati in Intelligence in tempo reale per esplorare i dati. Gli strumenti di utilizzo dei dati usano il processo di esplorazione dei dati visivi ed eseguire il drill-down sulle informazioni dettagliate sui dati. È possibile accedere ai dati nuovi e comprendere facilmente la struttura dei dati, i modelli, le anomalie, le quantità di previsione e le frequenze dei dati. Di conseguenza, è possibile agire o prendere decisioni intelligenti in base ai dati. I dashboard in tempo reale sono dotati di interazioni predefinite che semplificano il processo di comprensione dei dati, rendendoli accessibili a chiunque voglia prendere decisioni basate sui dati in movimento usando strumenti visivi, linguaggio naturale e Copilot.

  • Queste informazioni dettagliate possono essere trasformate in azioni con Data Activator, mentre si configurano avvisi Reflex da varie parti di Fabric per reagire ai modelli di dati o alle condizioni in tempo reale.

Come si interagisce con i componenti dell'intelligence in tempo reale?

Individuare i dati di streaming

L'hub in tempo reale viene usato per individuare e gestire i dati di streaming. Gli eventi dell'hub in tempo reale sono un catalogo di dati in movimento e contengono:

  • Flussi di dati: tutti i flussi di dati in esecuzione attivamente in Fabric, a cui si ha accesso.

  • Origini Microsoft: individuare facilmente le origini di streaming disponibili e configurare rapidamente l'inserimento di tali origini in Fabric, ad esempio: Hub eventi di Azure, hub IoT di Azure, Azure SQL DB Change Data Capture (CDC), Azure Cosmos DB CDC, PostgreSQL DB CDC.

  • Eventi dell'infrastruttura: le funzionalità guidate dagli eventi supportano le notifiche in tempo reale e l'elaborazione dei dati. È possibile monitorare e reagire agli eventi, inclusi gli eventi dell'elemento dell'area di lavoro infrastruttura e gli eventi Archiviazione BLOB di Azure. Questi eventi possono essere usati per attivare altre azioni o flussi di lavoro, ad esempio richiamare una pipeline di dati o inviare una notifica tramite posta elettronica. È anche possibile inviare questi eventi ad altre destinazioni tramite flussi di eventi.

Questi dati sono tutti presentati in un formato facilmente utilizzabile ed è disponibile per tutti i carichi di lavoro di Fabric.

Connettersi ai dati di streaming

I flussi di eventi sono il modo della piattaforma Fabric per acquisire, trasformare e instradare volumi elevati di eventi in tempo reale a varie destinazioni senza codice. I flussi di eventi supportano più origini dati e destinazioni dati, tra cui un'ampia gamma di connettori a origini esterne, ad esempio cluster Apache Kafka, feed di acquisizione dei dati delle modifiche del database, origini di streaming AWS (Rimuovi) e Google (GCP Pub/Sub).

Elaborare i flussi di dati

Usando le funzionalità di elaborazione degli eventi nei flussi di eventi, è possibile eseguire filtri, pulizia dei dati, trasformazione, aggregazioni finestrate e rilevamento fittizio per inserire i dati nella forma desiderata. È anche possibile usare le funzionalità di routing basate sul contenuto per inviare dati a destinazioni diverse in base ai filtri. Un'altra funzionalità, flussi di eventi derivati, consente di creare nuovi flussi in seguito a trasformazioni e/o aggregazioni che possono essere condivise ai consumer nell'hub in tempo reale.

Archiviare e analizzare i dati

Le case eventi sono il motore di analisi ideale per elaborare i dati in movimento. Sono personalizzati in base al tempo, agli eventi di streaming con dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Questi dati vengono indicizzati e partizionati automaticamente in base al tempo di inserimento, offrendo funzionalità di query analitiche incredibilmente veloci e complesse sui dati a granularità elevata. I dati archiviati nelle case eventi possono essere resi disponibili in OneLake per l'utilizzo da parte di altre esperienze di Fabric.

I dati indicizzati e partizionati archiviati nelle case eventi sono pronti per query velocissime usando varie opzioni di codice, con poco codice o senza codice in Fabric. I dati possono essere sottoposti a query in KQL (Linguaggio di query Kusto) nativo o usando T-SQL nel set di query KQL. Il copilota Kusto, insieme all'esperienza di esplorazione delle query senza codice, semplifica il processo di analisi dei dati sia per gli utenti KQL esperti che per i data scientist dei cittadini. KQL è un linguaggio semplice ma potente per eseguire query su dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Il linguaggio è espressivo, facile da leggere e comprendere la finalità della query e ottimizzato per le esperienze di creazione.

Visualizzare le informazioni dettagliate sui dati

Queste informazioni dettagliate sui dati possono essere visualizzate in set di query KQL, dashboard in tempo reale e report di Power BI, con secondi dall'inserimento dei dati alle informazioni dettagliate. Le opzioni di visualizzazione vanno dal no-code alle esperienze completamente specializzate, dando valore sia al principiante che all'esperto insights explorer per visualizzare i dati come grafici e tabelle. È possibile usare segnali visivi per eseguire operazioni di filtro e aggregazione sui risultati delle query e usare un elenco completo di visualizzazioni predefinite. Queste informazioni dettagliate possono essere visualizzate nei report di Power BI e nei dashboard in tempo reale, che possono avere avvisi basati sulle informazioni dettagliate sui dati.

Azioni trigger

Gli avvisi monitorano la modifica dei dati e eseguono automaticamente azioni quando vengono rilevati modelli o condizioni. I dati possono essere trasmessi nell'hub in tempo reale o osservati da una query Kusto o da un report di Power BI. Quando vengono soddisfatte determinate condizioni o logica, viene eseguita un'azione, ad esempio avvisi per gli utenti, l'esecuzione di elementi di processo di Fabric come una pipeline o l'avvio dei flussi di lavoro di Power Automate. La logica può essere una soglia semplicemente definita, un modello come eventi che si verificano ripetutamente in un periodo di tempo o i risultati di una logica complessa definita da una query KQL. Data Activator trasforma le informazioni dettagliate guidate dagli eventi in vantaggi aziendali interattivi.

Eseguire l'integrazione con altre esperienze di Infrastruttura

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