Analyse en temps réel : quand chaque seconde compte
Selon Gartner, l'analyse en temps réel est la discipline qui applique la logique et les mathématiques aux données pour fournir des informations permettant de prendre des décisions plus rapidement. Pour certains cas d'utilisation, l'analyse en temps réel signifie que les analyses sont effectuées quelques secondes seulement après l'arrivée de nouvelles données. Actian appelle cela l'analyse de données "réellement" en temps réel.
Les solutions d'analyse varient considérablement dans leurs capacités en temps réel, beaucoup n'offrant qu'une analyse "presque" en temps réel. L'analyse "réellement" en temps réel signifie que vous pouvez immédiatement fournir des données en temps réel et exécuter de manière cohérente des requêtes ultra-rapides pour prendre des décisions sur le moment. Voici un bref aperçu de la façon dont la plate-forme de données cloud Avalanche atteint ces deux exigences.
Données en temps réel
Les données en temps réel sont des informations qui sont fournies immédiatement après leur collecte. Cela nécessite des options de traitement en temps réel, événementiel et intégré afin que vous puissiez ingérer vos données rapidement. Vous aurez également besoin d'une intégration qui comprend des fonctionnalités d'orchestration, de planification et de gestion des pipelines de données afin d'éviter tout retard dans la mise à disposition des informations.
La plateforme de données Avalanche Cloud est réputée pour la rapidité avec laquelle elle fournit des données en temps réel grâce aux fonctions d'intégration de données mentionnées ci-dessus. Dans une validation économique de l'Enterprise Strategy Group récente, les clients ont déclaré que la plateforme Avalanche réduisait les temps de chargement des données jusqu'à 99 % et réduisait le temps d'intégration et de conversion jusqu'à 95 %.
Requêtes en temps reel
Une base de données en colonnes avec un traitement de données vectorisé est devenue la norme de facto pour accélérer les requêtes analytiques. Alors que le stockage et l'exécution orientés ligne sont conçus pour optimiser les performances des requêtes de traitement de transaction en ligne, ils offrent des performances sous-optimales pour les requêtes analytiques.
Une base de données en colonnes stocke les données dans des colonnes plutôt que des lignes. Le but d'une base de données en colonnes est d'écrire et de lire efficacement les données sur le disque dur pour accélérer le temps nécessaire pour renvoyer les résultats de la requête.
La vectorisation permet un traitement de requête hautement optimisé des données en colonnes. La vectorisation est le processus de conversion d'un algorithme qui fonctionne sur une seule valeur à la fois en un ensemble de valeurs (vecteur) en une seule fois. Les processeurs modernes prennent en charge cette fonction grâce au traitement parallèle à instructions uniques et données multiples (SIMD, Single instruction, multiple data parallel processing).
Des optimisations supplémentaires telles que le parallélisme multi-cœur, l'exécution de requêtes dans les cœurs/cache du processeur et bien plus encore contribuent à faire de la plateforme de données Avalanche Cloud, la plateforme d'analyse la plus rapide au monde. Selon le groupe Enterprise Strategy, Avalanche est jusqu'à 7,9 fois plus rapide que les alternatives disponibles.
La plateforme Avalanche dispose également d'une technologie brevetée qui vous permet de maintenir continuellement à jour votre ensemble de données analytiques, sans affecter les performances des requêtes en aval. C'est la solution idéale pour obtenir des résultats analytiques plus rapides.
Lorsque chaque seconde compte
Pourquoi la vitesse est-elle importante ? L'analyse des données en temps réel permet aux entreprises d'agir sans délai afin de saisir les opportunités ou de prévenir les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Voici un bref exemple de chaque type d'avantage.
Devis d'assurance en ligne
Les sites de comparaison d'assurances au Royaume-Uni accordent la priorité aux assureurs qui répondent le plus rapidement aux demandes de devis en ligne. Nos clients assureurs utilisent la plateforme Avalanche pour l'analyse en temps réel afin de fournir un devis d'assurance compétitif et équilibré en fonction des risques, et ce, en moins d'une seconde.
Maintenance proactive de l'équipement
À mesure que les fabricants intègrent davantage d'appareils IoT dans leurs usines, ils ont la possibilité d'analyser les données en temps réel afin d'identifier et de résoudre les problèmes potentiels liés aux équipements de la chaîne de production, avant qu'ils ne se produisent, et de repérer plus rapidement les engorgements et les problèmes liés à la qualité.
La plateforme de données Avalanche Cloud est une solution unique pour l'intégration de données, la gestion de données et l'analyse de données en temps réel. Découvrez comment la plate-forme vous permet de vous intégrer à tout moment.
À propos de Teresa Wingfield
Teresa Wingfield est la Directrice du marketing de produits chez Actian, où elle est responsable de la communication de la valeur unique que la plate-forme de données cloud Avalanche offre, y compris l'intégration de données éprouvée, la gestion de données et l'analyse de données. Elle aime appliquer ses connaissances approfondies dans ces domaines pour aider les clients à trouver des solutions qui les aideront à atteindre un succès durable. Teresa apporte un bilan de 20 ans de croissance des revenus et de la notoriété pour les solutions d'analyse, de sécurité et de cloud. Avant de rejoindre Actian, Teresa a dirigé le marketing de produits dans des entreprises leaders du secteur telles que Cisco, McAfee et VMware. Elle a également été la première vice-présidente du marketing chez Datameer pour les analyses de données massives basées sur Hadoop, et a occupé le poste de vice-présidente de la recherche chez Giga Information Group, acquis par Forrester, en fournissant des services consultatifs stratégiques pour l'informatique décisionnelle et l'analyse de données. Teresa est diplômée de l'école de gestion MIT Sloan School of Management et de l'école d'ingénierie logicielle de l'université Harvard.
