Streaming-Analyse

Wie funktionieren Streaming-Analysen?

Die Streaming-Analyse – auch Event Stream Processing genannt – bezeichnet die Analyse riesiger Pools aktueller, in Übertragung befindlicher Daten durch fortlaufende Abfragen: die sogenannten Event Streams. Diese Streams werden durch ein bestimmtes Ereignis ausgelöst, das als direktes Ergebnis einer Handlung oder einer Handlungsabfolge eintritt. Das Ereignis kann alles Mögliche sein, z. B. eine Finanztransaktion, ein Geräteausfall, ein Post in den sozialen Netzwerken, ein Klick auf einer Website oder eine andere messbare Aktivität. Die Daten können aus dem Internet der Dinge, aus Transaktionen, Cloud-Anwendungen oder Webinteraktionen, aber auch von mobilen Geräten und Gerätesensoren stammen. Durch den Einsatz von Streaming-Analyseplattformen können Unternehmen aus Daten in Bewegung (Data-in-Motion) einen geschäftlichen Nutzen erzielen – ähnlich, wie es mit herkömmlichen Analysetools auch bei ruhenden Daten (Data-at-Rest) möglich ist. Streaming-Analysen in Echtzeit unterstützen zahlreiche Branchen beim Erkennen von Chancen und Risiken.
 
 

Die Vorteile von Streaming-Analysen

• Datenvisualisierung. Unternehmen, die die wichtigsten Betriebsdaten im Blick haben, können ihre Key Performance Indicators (KPIs) auf Tagesbasis verwalten. Streaming-Daten werden in Echtzeit überwacht, sodass Unternehmen in jedem Moment wissen, was gerade passiert.
• Geschäftliche Erkenntnisse. Tritt ein außerplanmäßiges geschäftliches Ereignis ein, so erscheint es zunächst auf dem entsprechenden Dashboard. Die Informationen können im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt werden, um die Erkennung von Bedrohungen und die Reaktion darauf zu automatisieren.Es handelt sich um einen Bereich, in dem abnormales Verhalten umgehend eine Untersuchung auslösen sollte.
• Höhere Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten, können Trends mithilfe von Streaming-Daten schneller erkennen und Referenzwerte ermitteln. Auf diese Weise können sie die Mitbewerber überflügeln, die immer nochauf umständliche Batch-Analysen setzen.
• Vermeidbare Verluste eindämmen. Mithilfe von Streaming-Analysen lassen sich Schäden durch Ereignisse wie Sicherheitsverstöße, Fertigungsprobleme, Kundenabwanderung, Börsenkrisen und nachteilige Entwicklungen in den sozialen Medien verhindern oder zumindest begrenzen.
• Analyse von Routinevorgängen. Die Streaming-Analyse bietet Unternehmen die Möglichkeit, die in Echtzeit eingehenden Daten zu erfassen und sofort Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen Fragen wie die folgenden beantworten:

• Wie viele Kunden befinden sich in diesem Moment in Ihrem Laden, und was kaufen sie am wahrscheinlichsten?
• Welche Fahrzeuge Ihres Fuhrparks verbrauchen den meisten Kraftstoff – und warum?
• Gibt es in Ihrer Produktsanlage Systeme, die in den kommenden fünf Arbeitstagen ausfallen könnten? Falls ja, welche Ersatzteile brauchen Sie, um den unterbrechungsfreien Betrieb zu gewährleisten?

Ihr Unternehmen kann jetzt folgende Parameter in Echtzeit überwachen: geschlossene Regelkreise in der Fertigung, den Zustand eines Netzwerks oder Systems, physisch weit entfernte Anlagen wie Fahrzeuge, Bohrinseln und Verkaufsautomaten oder auch Finanztransaktionen wie Bonitätsprüfungen und andere Bewertungen.

• Verpasste Chancen entdecken. Streaming und Analysen von Big Data können Unternehmen dabei helfen, verborgene Muster, Korrelationen und weitere Erkenntnisse aufzudecken. Unternehmen erhalten damit nahezu sofort Antworten und können auf Grundlage der Informationen Upselling- und Cross-Selling-Aktivitäten ankurbeln.
• Neue Chancen generieren. Die Existenz der Streaming-Data-Technologie bringt Prognosemöglichkeiten mit sich, die Kosten senken, Probleme lösen und den Umsatz steigern. Sie hat zur Erfindung neuer Geschäftsmodelle, Produktinnovationen und Einnahmequellen beigetragen.

Streaming-Analysen mit Azure Databricks