Analytique en temps réel

Qu'est-ce que l'analytique en temps réel ?

L'analytique en temps réel consiste à collecter et analyser des données de streaming au fur et à mesure qu'elles sont générées, avec un minimum de latence entre leur création et leur analyse.L'analytique en temps réel est souvent employée dans des applications où la rapidité à obtenir des données revêt une importance stratégique : offres et publicités personnalisées, tarification intelligente ou maintenance prédictive. L'analytique en temps réel repose sur une capacité de base qui est celle du streaming, des données.

Qu'est-ce que le streaming des données ?

Il existe deux types de traitement des données : le traitement par lot, ou batch, et le traitement en streaming.

Le traitement par batch désigne le traitement discontinu et périodique de données qui ont été stockées pendant une certaine période. Par exemple, une organisation peut avoir besoin de produire chaque semaine des rapports sur un ensemble de données de transaction prévisibles. Ces données n'ont pas besoin d'être traitées en continu : elles peuvent l'être sur une base hebdomadaire.

Le traitement en flux, ou streaming de données, désigne le traitement de données non délimitées au fil de leur arrivée. Ce traitement en temps réel (ou quasi temps réel) fournit les données les plus récentes possibles à une organisation et lui permet de prendre des décisions plus judicieuses et plus rapides, de faire de meilleures prédictions, d'offrir des expériences client améliorées, etc.

L'analytique en temps réel est l'une des trois applications du streaming de données, les deux autres étant le ML en temps réel et les applications en temps réel. Il n'est toutefois pas rare qu'un cas d'usage métier implique deux de ces aspects ou plus, en combinaison. Par exemple, les insights de l'analytique peuvent être utilisés pour déclencher en temps réel une action d'une application métier.

Qui utilise l'analytique en temps réel dans une organisation ?

L'analytique en temps réel peut être utilisée par différents acteurs de l'organisation, selon leur rôle et leurs responsabilités. Voici quelques exemples de rôles qui ont typiquement recours à l'analytique en temps réel :

1. Data analysts : ils sont chargés de créer des rapports et d'analyser des données pour fournir des insights et des informations exploitables aux décideurs en temps réel.
2. Responsables métier : ils utilisent l'analytique en temps réel pour superviser les indicateurs de performance clé (KPI) et prendre des décisions data-driven pour améliorer les opérations métier.
3. Responsables des opérations : ils utilisent l'analytique en temps réel pour superviser et optimiser les processus de production, la logistique de la chaîne d'approvisionnement et le service client.
4. Responsables IT : ils utilisent l'analytique en temps réel pour superviser les performances des systèmes, identifier et atténuer les risques de cybersécurité et assurer la continuité des activités.
5. Responsables du marketing : ils utilisent l'analytique en temps réel pour superviser l'activité des réseaux sociaux, suivre l'engagement des clients et ajuster les stratégies marketing.
6. Responsables du service client : ils utilisent l'analytique en temps réel pour superviser les commentaires des clients, identifier des tendances et répondre aux questions et aux plaintes.

Quelques exemples d'analytique en temps réel

1. E-commerce : le comportement de navigation des clients, leur historique d'achat et leurs préférences peuvent être supervisés en temps réel pour fournir des recommandations de produits personnalisées et des promotions ciblées.
2. Services financiers : les banques et autres institutions financières utilisent l'analytique en temps réel pour superviser les transactions, identifier la fraude et détecter les anomalies.
3. Transport et logistique : grâce à l'analytique en temps réel, les entreprises peuvent suivre les véhicules, superviser les temps de livraison, optimiser les itinéraires, et identifier et atténuer les risques.
4. Santé : l'analytique en temps réel permet de superviser les signes vitaux des patients, de détecter les anomalies et d'alerter les fournisseurs de soins de santé en cas de risque sanitaire.
5. Réseaux sociaux : grâce à l'analytique en temps réel, les entreprises de réseaux sociaux peuvent suivre les sujets tendance, superviser le sentiment des utilisateurs et identifier immédiatement les influenceurs.
6. Fabrication : l'industrie utilise l'analytique en temps réel pour superviser les performances de l'équipement, identifier les besoins de maintenance et détecter les anomalies.
7. Énergie et services essentiels : l'analytique en temps réel permet de surveiller les réseaux électriques, de détecter et corriger les pannes, et d'optimiser la consommation d'énergie.

Qu'y a-t-il d'autre à savoir au sujet de l'analytique en temps réel ?

Voici d'autres termes et concepts clés étroitement liés à l'analytique en temps réel :

• Apache Spark™ : Apache Spark est un framework de calcul distribué qui est souvent employé pour traiter des données à grande échelle et en temps réel. Spark fournit une API unifiée pour le traitement par batch, le traitement en streaming, le machine learning et le traitement graphique, ce qui permet aux organisations de traiter et d'analyser des données en temps réel pour un large éventail de cas d'usage.
• Databricks SQL: Databricks SQL (DB SQL) est un data warehouse serverless basé sur la plateforme lakehouse de Databricks. Il permet d'exécuter des applications SQL et BI à grande échelle avec un rapport performance-prix jusqu'à 12 fois supérieur à la concurrence. Il fournit également un modèle de gouvernance unifié, des formats ouverts et des API, et est compatible avec de nombreux outils courants. Pour les data analysts et les ingénieurs en analytique, DB SQL est un outil de choix pour les activités d'analytique en temps réel sur la plateforme lakehouse de Databricks.
• Architecture orientée événements (EDA) : Une EDA est un modèle architectural qui permet aux applications de répondre aux événements en temps réel. Dans une EDA, les événements sont générés par différentes sources, telles que des capteurs, applications, bases de données, etc., puis ils sont traités et exploités par un ensemble de microservices orientés événements.
• Pipeline de données : c'est un ensemble d'étapes qui vise à importer, traiter et transformer les données de différentes sources dans un format qui peut être utilisé à des fins d'analyse. Les pipelines de données en temps réel permettent aux organisations d'importer et de traiter les données au fur et à mesure qu'elles sont produites, afin de délivrer des insights récents qui vont informer les décisions commerciales critiques.
• Visualisation de données : pratique consistant à représenter les données sous une forme visuelle : tableau, graphique, carte, etc. La visualisation en temps réel permettent aux organisations de superviser et d'analyser les données au fur et à mesure qu'elles sont produites, afin de délivrer des insights récents qui vont informer les décisions commerciales critiques.
• Analytique prédictive : pratique consistant à utiliser les données, des algorithmes statistiques et des techniques de machine learning pour identifier la probabilité de résultats futurs en fonction des données historiques. L'analytique prédictive en temps réel permet de prendre des décisions et d'agir en fonction de prédictions récentes d'événements futurs.

L'analytique en temps réel est une capacité stratégique pour les organisations qui doivent prendre des décisions data-driven à grande vitesse. En tirant parti du traitement en streaming, de l'architecture orientée événement et des pipelines de données en temps réel, les organisations peuvent importer, traiter et analyser les données au fur et à mesure qu'elles sont produites, afin de délivrer des insights récents qui vont informer les décisions commerciales critiques. Avec les bons outils et les bonnes technologies, les organisations peuvent exploiter la puissance de l'analytique en temps réel pour acquérir un avantage compétitif et accélérer leur performance commerciale.