Analisi in streaming
Come funziona l'analisi in streaming?
L'analisi in streaming, detta anche elaborazione di flussi di eventi, è l'analisi di grandi quantità (pool) di dati attuali e "in movimento" mediante l'utilizzo di query continue, chiamate stram, ovvero "flussi di eventi". Questi flussi sono attivati da un evento specifico che si verifica come diretta conseguenza di un'azione o un insieme di azioni, ad esempio una transazione finanziaria, un guasto di apparecchiature, un post sui social media, un clic su un sito web o un'altra attività rilevabile. I dati possono provenire da Internet delle Cose (IoT), transazioni, applicazioni cloud, interazioni online, dispositivi mobili e sensori su macchinari. Utilizzando piattaforme di analisi in streaming, le organizzazioni possono estrarre valore da dati in continua evoluzione nello stesso modo in cui l'analisi tradizionale consentirebbe loro di fare con dati statici. L'analisi in streaming in tempo reale è utile in molti settori industriali per individuare opportunità e rischi.
I vantaggi dell'analisi in streaming
- Visualizzazione dei dati. Tenere sotto controllo le informazioni aziendali più importanti può aiutare le organizzazioni a gestire quotidianamente gli indicatori di prestazione (KPI). I dati in streaming possono essere monitorati in tempo reale affinché le aziende sappiano che cosa sta accadendo in ogni momento.
- Informazioni approfondite e dettagliate. Qualora si verifichi un evento che esula dalla normale attività, questo verrà segnalato nel dashboard corrispondente. Questa procedura può essere utilizzata in ambito di sicurezza informatica per automatizzare l'individuazione e la risposta a minacce. Si tratta di un ambito in cui qualsiasi comportamento anomalo dovrebbe essere segnalato per avviare indagini immediate.
- Maggiore competitività. Le aziende che puntano a ottenere un vantaggio competitivo possono utilizzare dati in streaming per individuare tendenze e fissare parametri di riferimento (benchmark) più velocemente. In questo modo possono battere i loro concorrenti che utilizzano ancora processi lenti di analisi in batch.
- Eliminare perdite prevenibili. L'analisi in streaming consente di prevenire o almeno ridurre i danni provocati da incidenti quali violazioni di sicurezza, violazioni in ambienti manifatturieri, disdette di clienti, crolli in borsa e crisi sui social media.
- Analisi di attività operative di routine. L'analisi in streaming offre alle organizzazioni l'opportunità di acquisire dati che affluiscono in tempo reale e ricavarne istantaneamente informazioni approfondite.
L'azienda potrà così rispondere a domande come:
- Quanti clienti sono presenti in negozio in questo momento e quali saranno i loro acquisti più probabili?
- Quali veicoli della flotta consumano più carburante e perché?
- In fabbrica c'è un macchinario che si potrebbe guastare entro i prossimi cinque giorni lavorativi? E quali pezzi di ricambio servono per tenerlo in funzione?
L'azienda potrà inoltre monitorare in tempo reale: sistemi di controllo della produzione "a circuito chiuso"; stato di salute di una rete o di un sistema; risorse sul campo come camion, pozzi di petrolio, distributori automatici; transazioni finanziarie come autenticazioni e convalide.
- Individuazione di opportunità perse. Lo streaming e l'analisi di big data possono aiutare le aziende a scoprire schemi nascosti (pattern), correlazioni e altre informazioni approfondite. Le risposte possono essere ricavate dai dati in modo quasi istantaneo per supportare attività di upselling e cross-selling sui clienti.
- Creazione di nuove opportunità. La disponibilità di tecnologie per i dati in streaming offre il tipo di prevedibilità che consente di tagliare i costi, risolvere i problemi e aumentare le vendite. È così che sono nati nuovi modelli di business, prodotti innovativi e flussi di ricavi.
Analisi in streaming con Azure Databricks