Análise em tempo real

O que é a análise em tempo real?

A análise em tempo real refere-se à prática de coleta e análise de dados de streaming à medida que são gerados, com latência mínima entre a geração dos dados e a sua análise. A análise em tempo real costuma ser usada em aplicações em que a pontualidade dos dados é fundamental, como ofertas ou anúncios personalizados, preços inteligentes ou manutenção preditiva. A análise em tempo real é construída sobre a capacidade fundamental do streaming de dados.

O que é streaming de dados?

Há dois tipos de processamento de dados: processamento em lote e processamento de streaming.

O processamento em lote refere-se ao processamento periódico e descontínuo de dados armazenados por um período. Por exemplo, uma organização que precisa executar relatórios semanais em um conjunto de dados de transação previsíveis. Não há necessidade de transmitir esses dados; eles podem ser processados semanalmente.

O processamento de streaming, ou streaming de dados, refere-se ao processamento de dados ilimitados à medida que eles são recebidos. Esse processamento em tempo real (ou quase em tempo real) fornece os dados mais recentes possíveis para uma organização, permitindo a tomada de decisões melhores, mais rápidas, previsões mais precisas, oferta de melhores experiências ao cliente e muito mais.

A análise em tempo real é uma das três aplicações de streaming de dados, e as outras duas são ML em tempo real e apps em tempo real. No entanto, não é incomum que um caso de uso comercial envolva a combinação de dois ou mais desses itens. Por exemplo, os insights analíticos podem ser usados para executar uma ação de um app de negócios em tempo real.

Quem usa análise em tempo real em uma organização?

A análise em tempo real pode ser usada por várias partes interessadas de uma organização, dependendo de suas funções e responsabilidades. Veja alguns exemplos de quem normalmente usa a análise em tempo real:

1. Analistas de dados: responsáveis por criar relatórios e analisar dados para fornecer insights e informações úteis aos tomadores de decisão em tempo real.
2. Gerentes de negócios: usam análise em tempo real para monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e tomar decisões orientadas por dados para melhorar as operações comerciais.
3. Gerentes de operações: usam análise em tempo real para monitorar e otimizar processos de produção, logística da cadeia de suprimentos e atendimento ao cliente.
4. Gerentes de TI: usam análise em tempo real para monitorar o desempenho do sistema, identificar e mitigar os riscos à segurança cibernética e garantir a continuidade dos negócios.
5. Gerentes de marketing: usam análise em tempo real para monitorar a atividade de redes sociais, acompanhar o engajamento dos clientes e ajustar as estratégias de marketing.
6. Gerentes de atendimento ao cliente: usam análise em tempo real para monitorar os comentários dos clientes, identificar tendências e responder a perguntas e reclamações.

Quais são alguns exemplos da análise em tempo real?

1. Comércio eletrônico: o comportamento de navegação, o histórico de compras e as preferências dos clientes podem ser monitorados em tempo real para oferecer recomendações personalizadas de produtos e promoções direcionadas.
2. Serviços financeiros: bancos e outras instituições financeiras usam análise em tempo real para monitorar transações, identificar fraudes e detectar anomalias.
3. Transporte e logística: com a análise em tempo real, as empresas podem rastrear veículos, monitorar tempos de entrega, otimizar rotas e identificar e mitigar riscos.
4. Saúde: a análise em tempo real é usada para monitorar os sinais vitais dos pacientes, detectar anomalias e alertar os profissionais de saúde sobre potenciais riscos à saúde.
5. Redes sociais: usando análise em tempo real, as empresas de mídia social podem rastrear tópicos de tendência, monitorar o sentimento dos usuários e identificar influenciadores imediatamente.
6. Fabricação: o setor usa análise em tempo real para monitorar o desempenho do equipamento, identificar necessidades de manutenção e detectar anomalias.
7. Energia e serviços públicos: a análise em tempo real é usada para monitorar redes elétricas, detectar e responder a interrupções e otimizar o uso de energia.

O que preciso saber sobre a análise em tempo real?

Conheça outros termos e conceitos importantes relacionados à análise em tempo real:

• Apache Spark™: o Apache Spark é uma estrutura de computação distribuída geralmente usada para processar dados em grande escala em tempo real. O Spark fornece uma API unificada para processamento em lote, processamento de stream, machine learning e processamento de gráficos, permitindo que as organizações processem e analisem dados em tempo real em diversos casos de uso.
• Databricks SQL: Databricks SQL (DB SQL) é um data warehouse serverless na Plataforma Databricks Lakehouse que permite aos usuários executar aplicações SQL e BI em escala com preço/desempenho até 12x melhor, um modelo de governança unificado, formatos abertos e APIs e as ferramentas de sua preferência. Para analistas de dados e engenheiros de análise, o DB SQL é uma ferramenta popular para análise em tempo real na Plataforma Databricks Lakehouse.
• Arquitetura orientada a eventos (EDA): um EDA é um padrão arquitetônico que permite que as aplicações respondam a eventos em tempo real. Em um EDA, eventos são gerados por várias fontes, como sensores, aplicações e bancos de dados, e são processados e executados por um conjunto de microsserviços orientados a eventos.
• Pipeline de dados: conjunto de etapas que ingere, processa e transforma dados de várias fontes em um formato que possa ser usado para análise. Pipelines de dados em tempo real permitem que as organizações ingiram e processem dados à medida que são gerados, fornecendo insights atualizados que podem informar decisões de negócios críticas.
• Visualização de dados: prática de representar dados em um formato visual, como tabelas, gráficos e mapas. A visualização de dados em tempo real permite que as organizações monitorem e analisem os dados à medida que são gerados, fornecendo insights atualizados que podem informar decisões críticas de negócios.
• Análise preditiva: prática de usar dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. A análise preditiva em tempo real permite que as organizações tomem decisões e ajam com base em previsões atualizadas de eventos futuros.

A análise em tempo real é um recurso crítico para organizações que precisam tomar decisões rápidas e orientadas por dados. Ao aproveitar o processamento de stream, a arquitetura orientada a eventos e os pipelines de dados em tempo real, as organizações podem ingerir, processar e analisar dados à medida que são gerados, fornecendo insights atualizados que podem informar decisões críticas de negócios. Com as ferramentas e tecnologias certas, as organizações podem aproveitar o poder da análise em tempo real para obter uma vantagem competitiva e impulsionar o sucesso dos negócios.