Analyse en temps réel en 2022 : à quoi s'attendre ?

janvier 1, 2022 Par admin 0
Analyse en temps réel en 2022 : à quoi s'attendre ?

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Crédit image: YakobchukOlena / Getty Images

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Aujourd'hui, chaque entreprise est en train de devenir une data entreprise. Les décideurs exploitent les données non seulement pour voir comment leur organisation a fonctionné au cours des derniers mois, mais également pour générer des informations détaillées (le quoi et le pourquoi) sur les processus métier et les opérations. Ces analyses, pilotées par des outils tels que Tableau, éclairent les décisions et les stratégies commerciales et jouent un rôle crucial dans l'amélioration de l'efficacité, l'amélioration des performances financières et l'identification de nouvelles sources de revenus.

A il y a quelques années, les données commerciales étaient traitées par lots à des fins d'analyse. Désormais, l'analyse en temps réel est entrée en vigueur, où les données organisationnelles sont traitées et interrogées dès leur création. Dans certains cas, l'action n'est pas prise instantanément, mais quelques secondes ou minutes après l'arrivée de nouvelles données. Cependant, les deux pratiques sont de plus en plus adoptées par les entreprises, en particulier dans les secteurs où il est nécessaire d'analyser immédiatement les données pour fournir des produits ou des services, comprendre les tendances et affronter des concurrents. Après tout, une entreprise de commerce électronique aurait besoin d'informations instantanées sur le moment et la raison de la panne de sa passerelle de paiement pour garantir l'expérience et la fidélisation de ses clients. Dans le cas de données historiques analysées par lots, la détection et la résolution d'un tel problème pourraient facilement être retardées.

Voici quelques tendances qui façonneront et stimuleront l'adoption de analyse en temps réel plus loin en 2022.

Augmentation des volumes de données, vitesse

Poursuivant la tendance des dernières années, les volumes de données et la vitesse au niveau de l'organisation suivront la trajectoire ascendante, augmentant de plus de jamais auparavant. Ceci, combiné à la convergence des lacs de données et des entrepôts et à la nécessité de prendre des décisions rapides, devrait conduire à des améliorations du temps de réponse sur les analyses en temps réel.

Systèmes sera en mesure d'ingérer des quantités massives de données brutes entrantes – qu'elles atteignent un pic de quelques heures par jour ou de quelques semaines chaque année – sans latence et des requêtes analytiques plus rapides sont susceptibles de devenir possibles, garantissant des réactions instantanées aux événements et un maximum valeur commerciale. En plus de cela, les plates-formes d'analyse en temps réel sans serveur devraient également se généraliser, ce qui permettra aux organisations de créer et d'exploiter des applications centrées sur les données avec une mise à l'échelle infinie à la demande pour gérer l'afflux soudain de données provenant d'une source particulière.

« Dans l'ensemble, 2022 sera une année difficile pour suivre les volumes de données croissants et les attentes de performances en matière d'analyse de données », a déclaré à Venturebeat Chris Gladwin, PDG et cofondateur d'Ocient. . «Nous verrons de plus en plus d'organisations à la recherche d'analyses continues et de résultats de requêtes à plus haute résolution sur des ensembles de données à grande échelle (des billions d'enregistrements) pour obtenir des informations plus approfondies et plus complètes à partir d'un volume et d'une diversité de sources de données toujours croissants.»

Augmentation de la demande des développeurs

Alors que les frontières entre l'analyse en temps réel (qui fournit des informations instantanées aux humains pour prendre des décisions) et les applications analytiques en temps réel (qui prennent automatiquement des décisions au fur et à mesure que les événements se produisent) continuent de s'estomper dans le dos de la démocratisation des données en temps réel, les développeurs devraient rejoindre les décideurs techniques et les analystes en tant que prochain grand adoptant de l'analyse en temps réel.

Selon un rapport de Rockset, qui propose une base de données d'analyse en temps réel, l'analyse de données en temps réel verra une forte augmentation de la demande des développeurs qui utiliseront la technologie pour créer des applications basées sur les données capables de personnaliser également le contenu/les services clients quant aux tests A/B rapides, détecter les fraudes et servir d'autres applications intelligentes telles que l'automatisation des processus opérationnels.

«Toutes les autres entreprises ressentent maintenant la pression de tirer parti de -des données temporelles pour fournir un service client instantané et personnalisé, automatiser la prise de décision opérationnelle ou alimenter les modèles de ML avec les données les plus récentes. Les entreprises qui fournissent à leurs développeurs un accès illimité aux données en temps réel en 2022, sans qu'ils soient des héros de l'ingénierie des données, devancera les retardataires et en récoltera les bénéfices », a déclaré Dhruba Borthakur, cofondateur et directeur technique de Rockset.

Capacités d'analyse en temps réel prêtes à l'emploi

En 2022 et au-delà, l'analyse en temps réel basée sur des capacités standard devrait devenir plus courante, plus facile à déployer et à personnaliser, Donald Farmer, le directeur de Treehive Strategy, a déclaré Venturebeat. Cela s'éloignera de la pratique actuelle selon laquelle le code est écrit en interne ou provient de fournisseurs hautement spécialisés et favorisera l'adoption de l'analyse en temps réel dans le commerce de détail, les soins de santé et le secteur public.

Jusqu'à présent, l'analyse en temps réel basée sur des capacités standard a principalement été utilisée dans des secteurs tels que le transport (pour le support client) et la fabrication (pour le suivi de la production), a noté Farmer. Professionnellement, Farmer a travaillé sur plusieurs des meilleures technologies de données et d'analyse du marché. En outre, il a précédemment dirigé des équipes de conception et d'innovation chez Microsoft et Qlik.

Avantages commerciaux dans tous les secteurs

Les avantages commerciaux de l'analyse en temps réel, quel que soit le secteur, continueront également de stimuler l'adoption dans 2022. Selon l'enquête Future Enterprise Resiliency and Spending d'IDC, la capacité de prendre des décisions en temps réel rendra les entreprises plus agiles, augmentera la fidélité/la sensibilisation de leurs clients et offrira un avantage significatif par rapport à la concurrence. De plus, l'analyse continue des données, qui alerte les utilisateurs lorsque des événements se produisent, contribuerait à améliorer les chaînes d'approvisionnement et à réduire les coûts, entraînant un retour sur investissement rapide sur les investissements dans les pipelines de données en streaming.

Conformément à Rockset, une société pétrolière et gazière a pu augmenter ses marges bénéficiaires de 12% à 15% après avoir adopté l'analyse en temps réel.

Meike Escherich, directrice de recherche associée pour l'Europe Future of Work chez IDC, note qu'ils ont déjà enregistré une augmentation significative de la mise en œuvre de l'analyse en temps réel, avec une entreprise européenne sur trois les utilisant déjà pour mesurer les performances de l'équipe ou prévoyant de le faire dans les 18 prochains mois. De même, Gartner prévoit également que plus de la moitié des nouveaux systèmes commerciaux majeurs intégreront l'intelligence continue des données en 2022.

VentureBeat

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