Analyses en temps réel définies

La plupart d'entre nous interagissent régulièrement avec l'analyse en temps réel, même si nous n'en sommes pas conscients. Ce type d'analyse fonctionne en arrière-plan pour aider à choisir l'itinéraire d'un conducteur qui livre notre colis, à rechercher des indices de fraude sur les achats par carte de crédit et à aider les utilitaires à garder les phares allumés avec une maintenance proactive sur l'équipement générateur d'énergie.

Bien que toutes les entreprises n'aient pas besoin d'agir sur les données en quelques millisecondes, les analyses en temps réel continuent de s'améliorer, ce qui rend la technologie et les avantages commerciaux qu'elle apporte possibles pour de nombreuses autres organisations. Cela change notre façon de penser à l'analyse : au lieu de simplement regarder ce qui s'est passé et comment améliorer la prochaine fois, l'analyse en temps réel est un outil de décision opérationnelle d'un moment à l'autre.

À quoi servent les analyses en temps réel?

L'analyse en temps réel prend les données au moment où elles sont générées, que ce soit par un clic sur un site Web, un commentaire sur les réseaux sociaux, une transaction ou un capteur, et les transmet à un système pour analyse et action immédiate. L'analyse en temps réel de certains processus d'affaires fonctionne en quelques millisecondes pour extraire des données de plusieurs sources et les alimenter dans un système où il est organisé et analysé, puis traité par un système automatisé ou communiqué aux personnes sous forme de graphiques, de texte ou de voix. C'est la façon dont les vendeurs de billets ajustent les prix en fonction de la demande, celle dont une compagnie aérienne met à jour l'état d'un vol ou celle dont une banque vous avise immédiatement, lorsqu'il y a une charge que son algorithme d'intelligence artificielle n'aime pas.

Les systèmes d'analyse de données en temps réel peuvent s'appuyer sur des sources de données structurées et non structurées. Les données structurées sont fournies dans des formats prévisibles et cohérents provenant de sources telles que les applications d'entreprise. Les données non structurées, parfois appelées mégadonnées, nécessitent un traitement supplémentaire et proviennent de sources qui incluent des sites de réseaux sociaux, des documents texte et des vidéos. Les systèmes d'analyse de données peuvent combiner ces deux types de sources de données pour une analyse plus riche, puis présenter des résultats facilement compréhensibles et agir.

Les technologies qui permettent l'analyse en temps réel comprennent des bases de données et des lacs de données, des algorithmes d'apprentissage automatique, des outils d'intégration de données, des langages de programmation, des blocs-notes de science des données et divers projets à code source libre. Combinés à l'apprentissage automatique, les systèmes d'analyse en temps réel peuvent faire plus que faciliter la prise de décision sur le moment. Ils peuvent également rechercher les tendances, les goulots d'étranglement ou les opportunités d'affaires cachés dans les données opérationnelles.

Principaux points à retenir

• Les analyses en temps réel peuvent créer un avantage concurrentiel en aidant une organisation à réagir aux changements dans son environnement d'affaires au fur et à mesure qu'ils se produisent.
• L'analyse en temps réel nécessite une architecture informatique conçue pour diffuser les données immédiatement dans un système où les données peuvent être interrogées. Idéalement, un tel système comprend également des capacités d'apprentissage automatique pour améliorer et accélérer la prise de décision.
• Les cas d'utilisation de l'analyse en temps réel apparaissent et se développent dans presque tous les secteurs.
• Il existe différents outils et options architecturales pour permettre l'analyse en temps réel.

Explication des analyses en temps réel

L'analyse en temps réel est une sorte d'analyse de données et elle gagne en popularité avec les entreprises numériques avisées. Il s'agit d'une extension de l'analyse de données traditionnelle, qui utilise plusieurs des mêmes ensembles de compétences. L'analyse traditionnelle, souvent appelée analyse par lots, est un processus plus lent dans lequel de grandes quantités de données stockées sont préparées, puis envoyées à une plateforme d'analyse pour générer des graphiques ou des histogrammes dans un tableau de bord. Les données peuvent être datées d'heures, de jours, de semaines ou même de mois et sont utilisées pour dépeindre ce qui s'est passé dans le passé. C'était et reste une ressource clé pour aider à orienter la prise de décision future.

Contrairement aux analyses de données traditionnelles, les analyses en temps réel concernent ce qui se passe maintenant. Au lieu de stocker les données, puis de les déplacer périodiquement dans un système d'analyse à l'aide d'un processus technique complexe appelé extraction, transformation et chargement (ETL), les analyses en temps réel poussent immédiatement les données dans le système à des fins d'analyse et d'action, souvent en quelques millisecondes seulement après leur création. Il est facile de comprendre pourquoi cela peut parfois être appelé analyse de flux.

De nombreuses organisations passent du traitement par lots au traitement en temps réel et des architectures basées sur les demandes aux architectures basées sur les événements qui permettent une automatisation accrue.

De nombreuses architectures de gestion de données peuvent prendre en charge l'analyse en temps réel, mais une architecture qui gagne en popularité en raison de sa simplicité est appelée analyse dans la base de données. Cela permet aux analystes d'exécuter des analyses dans lesquelles les données sont stockées plutôt que de passer à une base de données d'analyse distincte pour les jeux de données volumineux ETL. Les analystes de Forrester ont qualifié ce modèle d'analyse dans la base de données de plateforme « translytique » combinant des fonctions transactionnelles et analytiques, ce qui peut faciliter le maintien de l'intégrité des données et la réalisation d'analyses à grande échelle.

Avantages de l'analyse en temps réel

Dans les magasins de détail qui prévoient la demande, dans les agences de marketing accélérant les décisions de ciblage en millisecondes, ou dans beaucoup d'autres organisations, les gens trouvent dans les analyses en temps réel un outil précieux pour prendre des décisions ou automatiser leurs actions.

1. Prenez des décisions plus rapides fondées sur les données

Les analyses en temps réel fournissent aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour agir en temps réel, que ce soit pour changer les itinéraires, réagir à un problème de fabrication, modifier une campagne de marketing ou mettre à jour un partenaire de la chaîne d'approvisionnement.

2. Améliorez l'expérience client

Les informations en temps réel sur la commande ou la demande de service d'un client fournissent une expérience client plus fluide et plus personnalisée.

3. Obtenez un avantage concurrentiel

Les entreprises peuvent ajuster leurs prix, modifier leurs offres ou mettre à jour la disponibilité de leurs produits en temps réel pour améliorer l'efficacité et les revenus, ce qu'un concurrent moins expérimenté en numérique ne pourra pas réaliser.

4. Identifiez vos opportunités de croissance

Les analyses en temps réel peuvent aider les spécialistes en marketing à identifier les tendances au fur et à mesure de leur évolution. À l'aide d'analyses combinant divers facteurs tels que les ventes et la fidélité sur les réseaux sociaux, la technologie peut ajuster les messages ou même suggérer des changements de produits pour tirer parti de la tendance avant la concurrence.

Défis de mise en œuvre de l'analyse en temps réel

La création de l'infrastructure de données intégrée et évolutive nécessaire pour les analyses en temps réel nécessite généralement une planification, une expertise et des fonds. Un facteur clé derrière de nombreux défis en matière d'analyse en temps réel est l'assemblage d'une architecture suffisamment puissante et efficace pour permettre la collecte, l'intégration et l'analyse des données en temps réel. Toutefois, des architectures complexes peuvent entraîner des temps d'arrêt et des problèmes pour les ingénieurs, voire une adoption moindre si le service n'est pas fiable. Voici trois étapes pour aider à surmonter les défis.

1. Identifiez les sources de données

L'un des premiers défis de la mise en œuvre de l'analyse en temps réel est la comptabilisation de toutes les sources de données impliquées. Par exemple, une application de vente au détail extrait des données des fournisseurs de produits et les transmet aux logiciels de comptabilité financière et aux applications de service à la clientèle. Les bonnes sources pour une initiative d'analyse en temps réel peuvent être à l'intérieur ou à l'extérieur de l'entreprise et inclure des données structurées ou non structurées. Les équipes informatiques peuvent utiliser de nombreux outils pour localiser et cataloguer les sources de données.

2. Intégrez plusieurs systèmes

Une fois qu'une équipe a identifié des sources de données, les données doivent être intégrées dans un flux de données qui peut être utilisé par le système d'analyse. Cette étape nécessite souvent une plateforme d'intégration qui fournit les API et les connecteurs prédéfinis nécessaires pour l'ingestion de données provenant de plusieurs sources.

3. Développez une architecture évolutive

Comme les analyses en temps réel proviennent de sources de données qui changent en fonction de l'activité de l'entreprise, les volumes de données peuvent être imprévisibles. Les ressources de calcul affectées aux analyses en temps réel doivent être soit provisionnées pour le cas d'utilisation le plus élevé possible, soit intégrées à un service en nuage qui peut s'adapter à l'évolution des besoins.

Données d'analyse en temps réel : structurées ou non structurées

Les données structurées et non structurées peuvent être utilisées dans un système d'analyse en temps réel. En fait, la combinaison des deux à des fins d'analyse, pour obtenir rapidement une image plus claire pour l'entreprise, est ce qui rend de nombreux systèmes en temps réel si précieux. Ces deux types de données sont différents selon leur nom : les données structurées sont présentées dans des formats cohérents et prévisibles provenant de sources telles que les applications d'affaires, ce qui facilite la mise en place d'une base de données relationnelle. Les données non structurées n'ont pas de formatage prévisible; elles sont extraites de sources telles que les flux de réseaux sociaux, les formulaires de commentaires des clients, les documents texte ou les vidéos, puis formatées pour être utilisées dans le système d'analyse en temps réel.

Meilleures pratiques pour utiliser les données d'analyse en temps réel

Un processus d'analyse de données en temps réel s'appuiera sur la qualité des pratiques globales de gestion des données d'une organisation. Le logiciel de gestion des données d'entreprise devrait inclure la capacité à s'adapter rapidement, à intégrer les données de nombreuses sources, à assurer la qualité des données et une solide gouvernance, et, bien sûr, à hiérarchiser la sécurité des données. Voici les meilleures pratiques à prendre en compte.

1. Identifiez les exigences en matière de données

Première question : à qui sert ce moteur d'analyse en temps réel? Il est peu probable qu'il s'applique à l'échelle de l'entreprise, vous devez donc évaluer s'il sera utilisé par un service entier ou simplement sélectionner des utilisateurs au sein de celui-ci. Avoir un ensemble précis et ciblé d'objectifs aidera à cette évaluation. Le tri permettra de savoir à quelles sources de données à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise vous aurez besoin d'accéder. Une autre question à vous poser dans ce processus : auriez-vous des objectifs plus ambitieux si vos données étaient plus nombreuses ou meilleures?

2. Développez une architecture efficace

Conservez au minimum le nombre de fois où les données doivent être déplacées ou traitées par un processus ETL. Les processus ETL peuvent créer une latence et augmenter les risques liés à la sécurité et à la conformité des données lors du transfert des données entre les magasins de données. Une tendance actuelle consiste à utiliser l'analyse dans la base de données, où le traitement des données est effectué dans une base de données transactionnelle pour éviter de déplacer des jeux de données volumineux vers une base de données d'analyse distincte.

3. Comprenez toutes vos sources de données

Même une entreprise de taille moyenne utilise en moyenne 20 produits SaaS payants, selon une enquête récente. Ajoutez cela à des logiciels sur place et à d'autres sources de données tierces ou non structurées et vous aurez beaucoup de choix. Identifiez ceux dont votre initiative d'analyse en temps réel aura besoin.

4. Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique

Différents modèles d'apprentissage automatique révèlent différents types d'informations en fonction de leur aspect des données. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être entraînés à des tâches de régression ou de classification, à la détection d'anomalies ou à d'autres fins. Au-delà de l'obtention d'informations en temps réel, l'apprentissage automatique peut aider à détecter les tendances, à prendre des décisions plus rapidement et à automatiser les actions ou les recommandations.

5. Trouvez les bons outils de données

Les bons outils de données peuvent vous aider à composer un système d'analyse en temps réel. Si vous utilisez des traitements d'ETC, vous aurez besoin d'outils pour extraire des données, nettoyer et transformer les jeux de données et les transférer dans les systèmes appropriés.

6 Surveillez le rendement

Il existe deux façons de surveiller les performances de vos analyses en temps réel. On est simplement humain et on établit des relations avec les gens de l'entreprise qui peuvent rendre compte de la façon dont cela fonctionne sur le terrain. L'atelier est-il plus fluide et les clients obtiennent-ils les informations automatisées dont ils ont besoin? La deuxième façon est de surveiller vos processus de données pour identifier les tendances négatives et les goulots d'étranglement et être en mesure de réagir.

7. Réagissez rapidement aux changements environnementaux

Un système d'analyse en temps réel peut avoir de nombreuses sources de données et dépendances. Lorsqu'un changement dans l'environnement professionnel apporte une modification à l'une de ces informations, assurez-vous que votre système d'analyse en temps réel et que les employés qui l'utilisent aient un moyen de noter le problème et un processus pour le résoudre.

Exemple d'analyse en temps réel

Tetris.co, basée au Brésil, montre comment une entreprise peut tirer des avantages à donner aux décideurs un accès direct aux analyses en temps réel. La société rassemble des données provenant de plusieurs sources multimédias dans une base de données MySQL et utilise des analyses en temps réel pour comprendre le rendement des investissements en publicité. L'entreprise a atteint la vitesse requise par son logiciel en passant à HeatWave MySQL, où elle pouvait exécuter des transactions et des charges de travail d'analyse en temps réel directement à partir d'une base de données MySQL, éliminant ainsi le besoin de déplacement et d'intégration des données avec une base de données d'analyse distincte. Le système haute performance a aidé les analystes de première ligne à comprendre les tendances plus rapidement et à améliorer les résultats marketing en déplaçant les investissements des plateformes publicitaires sous-performantes vers des canaux plus performants.

Comment choisir la bonne solution d'analyse en temps réel

De nombreuses compétences et outils peuvent aider à construire un système d'analyse en temps réel qui produit des résultats pour votre organisation. Ils comprennent des outils de modélisation des données, de qualité des données et de visualisation des données. Un bon point de départ est de considérer vos logiciels et compétences actuels. Par exemple, une organisation qui utilise MySQL Database pour les transactions pourrait simplement opter pour une version en nuage qui offre des analyses dans la base de données et l'apprentissage automatique dans la base de données, éliminant ainsi la nécessité d'ETC pour séparer les systèmes d'analyse et d'apprentissage automatique.

Fournissez les bonnes données aux bonnes personnes plus rapidement avec HeatWave MySQL

Si votre organisation a besoin des avantages de l'analyse en temps réel, HeatWave MySQL offre une solution puissante. HeatWave MySQL est un service de bases de données entièrement géré, optimisé par l’accélérateur d’interrogation en mémoire HeatWave intégré. Il offre des analyses en temps réel sans la complexité, la latence, les risques et le coût de la duplication ETL.

Avec HeatWave MySQL, vous pouvez accéder à une gamme de fonctionnalités HeatWave intégrées pour l'analyse, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle générative. HeatWave Lakehouse vous permet d'interroger jusqu'à un demi-octet de données dans le magasin d'objets dans divers formats de fichiers, tels que CSV, Parquet, Avro, JSON et les exportations à partir d'autres bases de données, et éventuellement de les combiner avec des données dans MySQL. HeatWave AutoML et HeatWave GenAI offrent les avantages de l'apprentissage automatique intégré et automatisé et de GenAI, sans extraction, transformation et chargement dans l'ensemble des services en nuage.

FAQ sur l'analyse en temps réel

Un exemple d'analyse en temps réel?

Il existe de nombreux exemples d'analyses en temps réel dans l'entreprise. Une entreprise, FANCOMI, vise à devenir le plus grand réseau de publicité marketing de performance au monde qui permet aux annonceurs de payer lorsque leur résultat marketing souhaité est atteint, au lieu de la manière traditionnelle, lorsque les annonces sont placées. Il utilise l'analyse en temps réel pour surveiller et mesurer l'impact de 20 000 publicités sur 2,6 millions d'agences et de sites Web de médias 24 heures par jour.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'analyses en temps réel?

Les systèmes numériques, comprenant les capteurs d'Internet of Things, les sites et les applications de réseaux sociaux et la vente au détail en ligne, combinés à des systèmes en coulisses tels que la GRC, l'ERP et la gestion du capital humain (HCM), génèrent des données en quantités sans précédent. Les entreprises qui peuvent rapidement donner un sens à ce déluge de données opérationnelles et observer les changements dans leurs activités et y répondre avec les bonnes décisions battront la concurrence.

Comment l'analyse en temps réel améliore-t-elle la prise de décision?

L'analyse en temps réel utilise les données au moment de leur création, lorsqu'elles sont les plus pertinentes. Les organisations qui n'utilisent pas l'analyse en temps réel peuvent prendre des décisions importantes en fonction de données qui sont déjà obsolètes au moment où elles sont disponibles pour l'analyse.