Qu’est-ce que l’analyse en temps réel ?
L’analyse en temps réel permet aux organisations de saisir des flux de données en direct, de les traiter très rapidement et d’en extraire des informations ou d’effectuer des opérations sur les données en temps réel ou quasi réel. C’est basé sur une technologie de traitement des flux qui peut traiter un très grand nombre de données d’événements.
Il existe deux types d’analyse en temps réel :
- Analyses sur demande — permet de fournir des données ou des résultats de calcul aux utilisateurs ou aux applications en temps réel. Par exemple, l’affichage du prix actuel d’un produit à un utilisateur sur un site de commerce électronique.
- Analyse continue — le traitement des événements sur une base continue et la transmission des résultats aux utilisateurs finaux, aux applications ou à un magasin de données. Par exemple, l’affichage en direct des données boursières sur un tableau de bord dans un établissement financier.
L’analyse en temps réel a de nombreux usages dans l’économie numérique. Par exemple, elle peut aider les entreprises à suivre les données de leurs clients et à répondre par des offres personnalisées, ce qui améliore l’engagement des clients. Cela peut permettre une réponse rapide et automatisée aux changements du marché, en permettant une tarification dynamique sur les sites de commerce électronique. Une autre utilisation courante consiste à traiter des volumes massifs de données de journaux ou de capteurs, provenant de systèmes informatiques ou de dispositifs d’Internet des objets (IoT), et à les utiliser pour prendre des décisions commerciales.
Dans cet article, vous apprendrez :
- Que sont les Frameworks de traitement des flux ?
- Frameworks de traitement des flux supérieurs
- Amazon Kinesis
- Azure Stream Analytics
- Apache Spark
- Meilleurs usages pour l’analyse en temps réel