Cos’è l’analisi dei dati in tempo reale?
L'analisi in tempo reale è la pratica dell'elaborazione, dell'analisi e dell'azione sui dati durante la generazione, in genere in pochi secondi o minuti di quando si verificano eventi. A differenza dell'analisi tradizionale che funziona con snapshot statici dei dati cronologici archiviati nei database, l'analisi in tempo reale opera sui dati che passano attivamente attraverso i sistemi, consentendo informazioni immediate e risposte rapide ai cambiamenti delle condizioni. Questo approccio è noto anche come analisi quasi in tempo reale, poiché esiste sempre un certo grado di elaborazione e la latenza di rete.
Informazioni su eventi e flussi
Gli eventi sono record di cose che si verificano in un sistema. Acquisiscono momenti in cui si verifica qualcosa, cambia o viene completato. Ad esempio, i clic sul sito Web, le modifiche al prezzo azionario, gli acquisti dei clienti, le modifiche ai segni vitali dei pazienti o le letture dei sensori di apparecchiature. Considerarli come record digitali o voci di log che documentano l'attività nei sistemi.
Un flusso è essenzialmente una sequenza di eventi, in genere ordinati in base all'ora in cui si è verificato un evento. Ogni evento nel flusso rappresenta un evento che si è verificato in un momento specifico. Gli eventi passano attraverso flussi in modo continuo man mano che si verificano. Ad esempio, un flusso di letture dei sensori di temperatura dell'apparecchiatura contiene letture della temperatura in molti punti di tempo. Questo flusso continuo di informazioni sugli eventi consente di rilevare modelli nel tempo, identificare opportunità o rischi e intervenire immediatamente dopo un evento o in tempo reale.
I flussi sono il meccanismo di recapito che trasporta gli eventi da dove si verificano dove devono essere elaborati, analizzati o su cui agiscono.
Componenti di soluzioni di analisi in tempo reale
Per creare soluzioni di analisi in tempo reale, sono necessarie diverse funzionalità integrate che interagiscono:
Inserimento dati in tempo reale: Raccogliere dati da più origini contemporaneamente, man mano che vengono generate informazioni. Ad esempio: modifiche del database da Change Data Capture, sensori, applicazioni, log di sistema e API.
Elaborazione del flusso: Trasformare e analizzare i dati mentre passano da origini a destinazioni. Sono inclusi filtri, aggregazioni, join con altre origini dati e rilevamento di modelli con latenza minima.
Archiviazione a bassa latenza: Usare database specializzati e sistemi di archiviazione progettati per gestire scritture di dati ad alta velocità e fornire risposte rapide alle query.
Dashboard interattivi: Creare visualizzazioni che vengono aggiornate automaticamente man mano che arrivano nuovi dati, mostrare lo stato corrente e le tendenze in tempo reale.
Processo decisionale automatizzato: Configurare regole e trigger basati su eventi che possono avviare azioni, inviare avvisi o avviare flussi di lavoro in base a condizioni in tempo reale.
Usare l'analisi in tempo reale
Per usare in modo efficace i dati in tempo reale, le informazioni devono essere inserite, elaborate, archiviate, analizzate e presentate per essere utilizzabili. L'analisi in tempo reale consente di:
- Rispondere immediatamente alle opportunità o ai problemi in quanto emergono
- Ottimizzare le operazioni modificando le risorse e le configurazioni in base alle condizioni correnti
- Migliorare le esperienze dei clienti tramite interazioni personalizzate e contestuali
- Evitare problemi rilevando anomalie prima che diventino problemi critici
Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric riunisce tutte queste funzionalità in un'unica piattaforma. Tramite componenti come Eventstream per l'inserimento e la trasformazione dei dati, le case eventi per l'archiviazione ottimizzata per l'analisi, l'hub Real-Time per l'individuazione dei dati, i dashboard Real-Time per la visualizzazione e l'attivazione di avvisi e azioni automatizzati, Real-Time intelligence consente di monitorare gli eventi critici, attivare risposte automatizzate, tenere traccia dei processi aziendali e analizzare i modelli in tempo reale, trasformando ciò che accade nei sistemi in informazioni dettagliate interattive.