I dati in tempo reale sono disponibili non appena vengono creati e ottenuti. Invece di essere archiviati, i dati vengono consegnati agli utenti non appena raccolti e immediatamente disponibili, senza indugio, il che è essenziale per supportare il processo decisionale in tempo reale.
Questi dati funzionano praticamente in ogni parte della tua vita, alimentando qualsiasi cosa, dalle banche al GPS, alle numerose mappe COVID-19 emerse durante la pandemia.
introduzione elaborazione dei dati in tempo reale
I dati in tempo reale sono preziosi per le aziende. Le organizzazioni si sono concentrate maggiormente sull'accelerazione del processo poiché è diventato più facile raccogliere enormi quantità di big data ed estrarre informazioni dai set di dati. Le aziende utilizzano i dati in tempo reale per l'azienda per migliorare il servizio clienti, la gestione dei prodotti e l'ottimizzazione operativa. Ma una delle risorse di dati in tempo reale più preziose è aiutare a monitorare e mantenere l'infrastruttura IT. I dati in tempo reale consentono alle organizzazioni di ottenere una visibilità e una visione più complete delle prestazioni delle loro reti complesse.
Per sottolineare i vantaggi dei dati in tempo reale nel monitoraggio dell'infrastruttura, esamineremo come vengono raccolti ed elaborati, che tipo di informazioni può fornire e quali risultati puoi aspettarti quando utilizzi questo potente strumento.
Che cos'è l'elaborazione dei dati in tempo reale?
L'elaborazione dei dati in tempo reale è un sistema che elabora i dati man mano che vengono raccolti e produce un output quasi istantaneo. Per comprenderne i vantaggi, è importante esaminare come funziona l'elaborazione dei dati e confrontare l'elaborazione dei dati in tempo reale con un altro metodo comunemente utilizzato: l'elaborazione dei dati in batch.
A cosa serve l'elaborazione dei dati in tempo reale?
L'elaborazione dei dati mira a prendere dati grezzi (da social media, campagne di marketing e altre fonti di dati) e trasformarli in informazioni fruibili e, in definitiva, decisioni migliori.
In passato, questo compito veniva svolto da team di data engineer e data scientist. Oggi, tuttavia, gran parte dell'elaborazione dei dati viene eseguita utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (ML). Sebbene la natura dell'elaborazione suggerisca almeno un certo ritardo di tempo, la velocità o la mancanza di elaborazione "pesante" o di elaborazione quasi parallela fornisce analisi più rapide e complesse. Ci sono sei passaggi per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili che si ripetono in un ciclo.
Raccolta: la raccolta dei dati è la prima fase del ciclo di elaborazione. I dati vengono raccolti da magazzini, laghi, database online, dispositivi connessi o altre fonti.
Preparazione: i dati vengono "puliti" per rimuovere dati corrotti, duplicati, mancanti o imprecisi e organizzarli in un formato corretto e adatto per l'analisi. Il che aiuta a garantire che vengano utilizzati solo dati della massima qualità.
Input: i dati grezzi vengono convertiti in un formato leggibile dalla macchina e inseriti nel sistema di elaborazione.
Elaborazione: i dati grezzi vengono elaborati e manipolati utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) e algoritmi di apprendimento automatico per generare l'output desiderato.
Output: i dati elaborati vengono trasmessi all'utente in forme leggibili, come documenti, audio, video o visualizzazioni di dati.
Archiviazione: i dati vengono archiviati per un uso futuro. Possono essere facilmente recuperati quando sono necessarie informazioni o utilizzati come input nel successivo ciclo di elaborazione dei dati.
Sia l'elaborazione batch che quella in tempo reale seguono questi passaggi, ma differiscono per il modo in cui vengono eseguite e sono quindi adatte a diversi usi.
L'elaborazione dei dati in batch viene comunemente utilizzata per elaborare grandi volumi di dati. In questo metodo, i dati vengono raccolti per un certo periodo e archiviati, dopodiché tutti i dati vengono inseriti nel sistema ed elaborati in blocco. Dopo che i dati sono stati elaborati, viene creato un output batch.
L'elaborazione dei dati in batch presenta diversi vantaggi. È ideale per l'elaborazione di grandi volumi di dati. Non c'è una scadenza da rispettare, quindi i dati possono essere trattati indipendentemente dalla raccolta in un momento specifico. E poiché i dati vengono elaborati in blocco, sono altamente efficienti ed economici. Uno dei principali svantaggi è il ritardo tra la raccolta dei dati e il risultato dell'elaborazione, che lo rende ideale per l'elaborazione di dati contabili come buste paga e fatturazione.
Nell'elaborazione in tempo reale, i dati vengono elaborati in un tempo conciso e il risultato è un output quasi istantaneo. Poiché questo metodo elabora i dati come input, richiede un flusso continuo di dati di input per produrre un output continuo. La latenza è molto più bassa con l'elaborazione in tempo reale rispetto all'elaborazione batch e viene misurata in secondi o millisecondi. Ciò è in parte attribuito ai passaggi che eliminano la latenza nell'I/O di rete, nell'I/O del disco, nell'ambiente operativo e nel codice. Inoltre, la “formattazione” dei dati in entrata può essere percepita come un ostacolo o un onere per utenti e clienti. L'elaborazione dei dati in tempo reale fa parte di molte attività quotidiane, come le transazioni ATM e l'elaborazione degli ordini di e-commerce.
La velocità è uno dei principali vantaggi dell'elaborazione dei dati in tempo reale; c'è un piccolo ritardo tra l'immissione dei dati e la ricezione di una risposta. Insieme, queste funzionalità consentono agli utenti di intraprendere azioni informate con precisione in un tempo minimo. L'elaborazione dei dati in tempo reale utilizza l'analisi dei big data e la potenza di calcolo, i costi associati e la complessità di questi sistemi possono rendere impossibile per le organizzazioni l'implementazione indipendente.
Come vengono utilizzati i dati in tempo reale?
I dati in tempo reale vengono utilizzati principalmente per eseguire analisi in tempo reale, trasformando i dati grezzi in informazioni dettagliate non appena vengono raccolti. Questo è anche chiamato business intelligence o intelligence operativa. Queste analisi possono essere utilizzate in tutti i settori in qualsiasi scenario in cui è importante una risposta rapida. Alcuni esempi di casi d'uso in tempo reale includono istituti finanziari che utilizzano analisi in tempo reale per rilevare le frodi con carta di credito durante una transazione. Allo stesso modo, l'analisi in tempo reale può aiutare i team ITOps a prevedere i guasti alle apparecchiature. Praticamente qualsiasi attività complessa che richieda informazioni immediate può trarre vantaggio dall'analisi in tempo reale.
Esistono due tipi di analisi in tempo reale. L'analisi in tempo reale su richiesta richiede all'utente finale o al sistema di creare una query, dopodiché vengono forniti i risultati dell'analisi. L'analisi continua, nota anche come analisi dei dati in streaming, analizza i dati man mano che vengono raccolti e avvisa gli utenti o attiva una risposta agli eventi rilevati. Dispositivi mobili, sensori, prodotti Internet of Things (IoT) e altre fonti generano più dati più velocemente. L'analisi in tempo reale è sempre più importante perché consente di elaborare il flusso costante di dati al volo, non dopo che è stato archiviato.
Come applicare l' IA ai dati in tempo reale?
I dati in tempo reale possono essere elaborati per ottenere informazioni dettagliate, dal comportamento dei clienti e tempi di risposta all'esperienza del cliente e ai modi per ottenere un vantaggio competitivo. L'analisi è la vista "in" di ciò che sta accadendo in uno spazio o zona definito: ciò che fai con esso è il "tipo". In breve, uno strumento di analisi non esegue un'azione specifica, ma fornisce informazioni dettagliate basate su input limitati. Esistono quattro tipi fondamentali di analisi dei dati:
Descrittivo: l'analisi descrittiva identifica i problemi o risponde alla domanda "Cosa è successo?" l'analisi descrittiva descrive accuratamente un problema, non può definire il motivo per cui si è verificato, ma viene spesso utilizzata con uno o più tipi di analisi.
Diagnostica: l'analisi diagnostica fa un ulteriore passo avanti, scavando più a fondo nei dati per creare correlazioni che spieghino perché è successo qualcosa, ad esempio cosa ha causato il malfunzionamento di un sistema o come una minaccia alla sicurezza potrebbe essere penetrata nell'ambiente. L'analisi diagnostica è talvolta chiamata "analisi della causa principale".
Predittiva : l'analisi predittiva prende i dati storici, il prodotto dell'analisi descrittiva e diagnostica, e li confronta con modelli e tendenze significativi per prevedere cosa accadrà in futuro. Un'analisi predittiva dell'infrastruttura può avvisare gli amministratori di potenziali guasti del sistema e aiutarli a ottenere una migliore disponibilità.
Prescrittivo : è il tipo più sofisticato di analisi dei dati e, come suggerisce il nome, suggerisce una linea d'azione per prevenire un problema. L'analisi prescrittiva utilizza l'apprendimento automatico e altri algoritmi e basa il suo output su prestazioni passate e attuali, risorse disponibili e scenari probabili per determinare la migliore linea d'azione. L'analisi prescrittiva può aiutare a guidare lo sviluppo dell'infrastruttura nel tempo suggerendo modi per rendere l'infrastruttura più resiliente e resiliente.
Sebbene tutti questi approcci all'analisi dei dati in tempo reale abbiano il loro ruolo nel monitoraggio e nella gestione dell'infrastruttura IT, esistono alcune best practice che ti garantiranno di ottenere il risultato desiderato.
Prima di iniziare, è importante determinare cosa si desidera misurare. Resisti alla tentazione di tenere traccia di tutto perché impiegherai più tempo a gestire i dati che a ottenere informazioni dettagliate. Consenti invece alle parti interessate di identificare quali domande devono essere risolte o quali problemi devono essere risolti e tenere traccia delle informazioni correlate.
Una volta determinati i dati dell'infrastruttura che desideri monitorare, avrai bisogno di uno strumento di analisi. Queste piattaforme software raccolgono principalmente dati rilevanti da varie fonti e li elaborano in tempo reale utilizzando modelli di apprendimento automatico pre-addestrati o personalizzati.
Conclusione
Inoltre, i dati grezzi devono essere contestualizzati e correlati ai risultati desiderati affinché emergano approfondimenti attuabili. Ancora una volta, uno strumento di analisi dell'infrastruttura trasforma i numeri grezzi in informazioni digeribili, aiuta a rendere i dati comprensibili da più prospettive e crea visualizzazioni per comunicare idee. (Sebbene le visualizzazioni siano potenti, sono solo una parte del canale di comunicazione che dovrà essere connesso al pubblico per supportare il processo decisionale.) Quando può essere facile presumere che tutte le parti interessate o le parti interessate siano motivate dalla stessa cosa, uno strumento di analisi dell'infrastruttura ti aiuta a determinare se coloro che visualizzano i dati hanno obiettivi simili e risultati desiderati.
I dati in tempo reale sono preziosi per le aziende. Le organizzazioni si sono concentrate maggiormente sull'accelerazione del processo poiché è diventato più facile raccogliere enormi quantità di big data ed estrarre informazioni dai set di dati.
È il tipo più sofisticato di analisi dei dati e, come suggerisce il nome, suggerisce una linea d'azione per prevenire un problema.
Nell'elaborazione in tempo reale, i dati vengono elaborati in un tempo conciso e il risultato è un output quasi istantaneo. Poiché questo metodo elabora i dati come input, richiede un flusso continuo di dati di input per produrre un output continuo.
Infine, dovresti valutare e trarre conclusioni dalle conoscenze derivate e decidere la prossima linea di condotta. Oltre a reagire alla situazione iniziale, puoi utilizzare le informazioni acquisite dai dati per ridurre il verificarsi di eventi negativi e aiutare a identificare le condizioni e gli eventi che desideri ripetere in futuro.
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