リアルタイム分析

リアルタイム分析とは

リアルタイム分析とは、ストリーミングデータを生成時に収集して分析することをいいます。データの生成から分析までのレイテンシを最小限に抑えることができます。リアルタイム分析は、広告やオファーのパーソナライズ、スマートプライシング、予測メンテナンスをはじめ、データの適時性が重要なアプリケーションでよく利用されます。リアルタイム分析は、データストリーミングの基本機能に基づいて構築されています。

データストリーミングとは

データ処理には、バッチ処理とストリーミング処理の2種類があります。

バッチ処理とは、一定期間保存されたデータを不連続かつ周期的に処理することです。例えば、ある組織では、予測可能な一連のトランザクションデータについて週次レポートを実行する必要があるかもしれません。このデータをストリーミングする必要はなく、週単位で処理することができます。

ストリーミング処理（データストリーミング）とは、受信した束縛のないデータを処理することです。このリアルタイム（またはリアルタイムに近い）処理は、可能な限り新鮮なデータを組織に提供し、より良い、迅速な意思決定やより正確な予測を可能にし、顧客体験の向上などを提供します。

リアルタイム分析は、データストリーミングの 3 つのアプリケーションのうちの 1 つです。他の 2 つのアプリケーションにはリアルタイム MLとリアルタイムアプリがあります。しかし、ビジネスユースケースには、これらのうちの 2 つ以上が組み合わされることも珍しくありません。例えば、アナリティクスの洞察を利用して、ビジネスアプリのアクションをリアルタイムでトリガーすることができます。

リアルタイム分析のユーザー

リアルタイム分析は、組織全体のさまざまな利害関係者が、それぞれの役割と責任に応じて利用することができます。ここでは、一般的にリアルタイム分析を使用しているユーザーの例をいくつか紹介します。

1. データアナリスト： 意思決定者にリアルタイムな知見と実用的な情報を提供するためのレポート作成とデータ分析を担当します。
2. ビジネスマネジャー： リアルタイム分析を使用して、主要業績評価指標（KPI）を監視し、データ主導の意思決定を行い、業務を改善します。
3. オペレーションマネージャー： リアルタイム分析を使用して、生産プロセス、サプライチェーンロジスティクス、顧客サービスを監視し、最適化します。
4. IT 管理者： リアルタイム分析を使用して、システムパフォーマンスを監視し、サイバーセキュリティリスクを特定して軽減し、事業継続性を確保します。
5. マーケティングマネージャー： リアルタイム分析を使用して、ソーシャルメディアの活動を監視し、顧客エンゲージメントを追跡し、マーケティング戦略を調整します。
6. カスタマーサービスマネージャー： リアルタイム分析を使用して、顧客からのフィードバックをモニターし、傾向を把握し、顧客からの問い合わせや苦情に対応します。

リアルタイム分析のユースケース

1. Eコマース： 顧客の閲覧行動、購入履歴、嗜好をリアルタイムで監視し、パーソナライズされた商品の推奨やターゲットを絞ったプロモーションを提供することができます。
2. 金融サービス： 銀行やその他の金融機関は、取引の監視、不正行為の特定、異常の検出にリアルタイム分析を利用しています。
3. 輸送とロジスティクス： リアルタイム分析により、企業は車両を追跡し、配送時間を監視し、ルートを最適化し、リスクを特定して軽減できます。
4. 医療・ヘルスケア： リアルタイム分析は、患者のバイタルサインを監視し、異常を検出し、医療提供者に潜在的な健康リスクを警告するために使用されます。
5. ソーシャルメディア： リアルタイム分析を使用することで、ソーシャルメディア企業はトレンドトピックを追跡し、ユーザーのセンチメントを監視し、インフルエンサーを即座に特定することができます。
6. 製造業： この業界では、機器の性能を監視し、メンテナンスの必要性を特定し、異常を検出するためにリアルタイム分析を使用しています。
7. エネルギーと公益事業： リアルタイム分析は、電力網の監視、停電の検出と対応、エネルギー使用の最適化に使用されます。

リアルタイム分析について他に知っておくべきことは？

リアルタイム分析と密接に関連するその他の重要な用語と概念をいくつか紹介します。

• Apache Spark™： Apache Spark は、分散コンピューティングのフレームワークで、大規模なデータをリアルタイムで処理するためによく使われます。Sparkは、バッチ処理、ストリーム処理、機械学習、グラフ処理のための統一された API を提供し、企業が幅広いユースケースでリアルタイムにデータを処理・分析できるようにします。
• Databricks SQL：Databricks SQL（DB SQL）は、Databricks レイクハウスプラットフォームを基盤とするサーバーレスデータウェアハウスです。SQL と BI のあらゆるアプリケーションを最大 12 倍の価格性能、一元化されたガバナンス、オープンなフォーマットと API、任意のツールで大規模に実行できます。DB SQL は、Datbricks レイクハウスプラットフォームでリアルタイム分析を実行できるため、データアナリストやアナリティクスエンジニアに人気のツールです。
• イベント駆動型アーキテクチャ： EDA は、アプリケーションがリアルタイムでイベントに応答できるようにするアーキテクチャパターンです。EDA では、イベントはセンサー、アプリケーション、データベースなどさまざまなソースから生成され、イベント駆動型マイクロサービスのセットによって処理、対応されます。
• データパイプライン： さまざまなソースからデータを取り込み、処理し、分析に使用できる形式に変換する一連のステップです。リアルタイムなデータパイプラインにより、企業は生成されたデータを取り込んで処理し、重要なビジネス上の意思決定に役立つ最新の知見を得ることができます。
• データの視覚化： データをチャート、グラフ、マップなどの視覚的な形式で表現します。リアルタイムのデータ可視化により、企業は生成されたデータを監視および分析し、重要なビジネス上の意思決定に役立つ最新の知見を得ることができます。
• 予測分析：データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用して、過去のデータに基づいて将来の結果の可能性を特定することです。リアルタイムな予測分析により、組織は将来の事象に関する最新の予測に基づいて意思決定を行い、行動を起こすことができます。

リアルタイム分析は、データに基づいた迅速な意思決定を必要とする組織にとって重要な機能です。ストリーム処理、イベント駆動型アーキテクチャ、リアルタイムなデータパイプラインを活用することで、企業は生成されたデータを取り込み、処理し、分析し、重要なビジネス上の意思決定に役立つ最新の知見を得ることができます。また、適切なツールとテクノロジーがあれば、企業はリアルタイム分析の力を活用し、競争力を高めてビジネスを成功に導くことができます。