Бизнес-аналитика в режиме реального времени

Бизнес-аналитика в реальном времени ( RTBI ) — это концепция, описывающая процесс предоставления бизнес-аналитики (BI) или информации о бизнес-операциях по мере их возникновения. Реальное время означает нулевую задержку и доступ к информации в любое время. ^[1]

Скорость современных систем обработки данных позволила типичным хранилищам данных работать в режиме реального времени. Результатом является бизнес-аналитика в режиме реального времени. Бизнес-транзакции по мере их возникновения передаются в систему бизнес-аналитики в режиме реального времени, которая поддерживает текущее состояние предприятия. Система RTBI не только поддерживает классические стратегические функции хранилища данных для получения информации и знаний из прошлой деятельности предприятия, но также обеспечивает тактическую поддержку в реальном времени для управления действиями предприятия, которые немедленно реагируют на события по мере их возникновения. Таким образом, оно заменяет как классическое хранилище данных, так и функции интеграции корпоративных приложений (EAI). Такая обработка событий является основным принципом бизнес-аналитики в реальном времени.

В этом контексте «реальное время» означает диапазон от миллисекунд до нескольких секунд (5 секунд) после того, как произошло деловое событие. В то время как традиционный BI представляет исторические данные для ручного анализа, RTBI сравнивает текущие бизнес-события с историческими закономерностями для автоматического обнаружения проблем или возможностей. Эта возможность автоматического анализа позволяет инициировать корректирующие действия и/или корректировать бизнес-правила для оптимизации бизнес-процессов .

RTBI — это подход, при котором данные анализируются с точностью до минуты либо непосредственно из оперативных источников, либо передаются бизнес-транзакциями в хранилище данных в реальном времени и систему бизнес-аналитики.

Задержка

Все системы бизнес-аналитики, работающие в режиме реального времени, имеют некоторую задержку, но цель состоит в том, чтобы минимизировать время от возникновения бизнес-события до инициирования корректирующих действий или уведомления. Аналитик Ричард Хакатхорн описывает три типа задержки: ^[2]

Задержка данных; время, необходимое для сбора и хранения данных
Задержка анализа; время, необходимое для анализа данных и превращения их в полезную информацию
Задержка действия; время, необходимое для реагирования на информацию и принятия мер

Технологии бизнес-аналитики в реальном времени предназначены для сокращения всех трех задержек до максимально близкого к нулю, тогда как традиционная бизнес-аналитика направлена только на сокращение задержки данных и не решает проблему задержки анализа или задержки действий, поскольку оба процесса управляются вручную.

Некоторые комментаторы предложили концепцию бизнес-аналитики в нужное время , которая предполагает, что информация должна доставляться непосредственно перед тем, как она потребуется, а не обязательно в режиме реального времени.

Архитектуры

На основе событий

Системы бизнес-аналитики в реальном времени управляются событиями и могут использовать методы комплексной обработки событий , обработки потоков событий и гибридных веб-приложений, чтобы обеспечить анализ событий без предварительного преобразования и сохранения в базе данных. Преимущество этих методов работы с базами данных в памяти заключается в том, что можно отслеживать высокую частоту событий, а поскольку данные не нужно записывать в базы данных, задержку данных можно сократить до миллисекунд.

Хранилище данных

Альтернативный подход к архитектурам, управляемым событиями, — увеличить цикл обновления существующего хранилища данных для более частого обновления данных. Эти системы хранилищ данных, работающие в режиме реального времени, могут обеспечивать обновление данных практически в реальном времени, при этом задержка данных обычно находится в диапазоне от минут до часов. Анализ данных по-прежнему обычно выполняется вручную, поэтому общая задержка значительно отличается от подходов к архитектуре, управляемой событиями.

Бессерверная технология

Последней альтернативой архитектурам хранилищ данных «в реальном времени» и/или «реального времени» является технология MSSO (простой вывод с несколькими источниками), которая полностью устраняет необходимость в хранилище данных и промежуточных серверах, поскольку она может получить доступ к живые данные непосредственно из источника (даже из нескольких разрозненных источников). Поскольку доступ к оперативным данным осуществляется напрямую без использования сервера, это обеспечивает возможность получения данных в реальном времени с нулевой задержкой в прямом смысле этого слова.

Осведомленность о процессах

Иногда это считается разновидностью оперативной разведки и также отождествляется с мониторингом деловой активности . Оно позволяет отслеживать целые процессы (транзакции, шаги), просматривать показатели (задержку, соотношение завершений/неудач и т. д.), сравнивать их с хранящимися историческими данными и отслеживать тенденции в режиме реального времени. Усовершенствованные реализации позволяют обнаруживать пороговые значения, оповещать и предоставлять обратную связь самим системам выполнения процессов, тем самым «замыкая цикл».

Технологии, поддерживающие аналитику в реальном времени

Технологии, которые могут поддерживаться для обеспечения бизнес-аналитики в реальном времени, — это визуализация данных , объединение данных , интеграция корпоративной информации, интеграция корпоративных приложений и сервис-ориентированная архитектура . Сложные инструменты обработки событий можно использовать для анализа потоков данных в режиме реального времени и либо запускать автоматические действия, либо предупреждать работников о закономерностях и тенденциях.

Устройство хранилища данных: Устройство хранилища данных представляет собой комбинацию аппаратного и программного продукта, разработанного исключительно для аналитической обработки. При реализации хранилища данных задачи, включающие настройку, добавление или редактирование структуры данных, миграцию данных из других баз данных, согласование данных, выполняются администратором базы данных. Другая задача администратора базы данных заключалась в том, чтобы база данных работала хорошо для больших групп пользователей. В то время как в случае с устройствами хранения данных ответственность за физическое проектирование и настройку программного обеспечения в соответствии с требованиями к оборудованию лежит на поставщике. В комплект устройства хранилища данных входит собственная операционная система, хранилище, СУБД, программное обеспечение и необходимое оборудование. При необходимости устройства хранения данных можно легко интегрировать с другими инструментами.

Мобильные технологии: Существует очень ограниченное число поставщиков услуг мобильной бизнес-аналитики ; MBI интегрирован с существующей архитектурой BI. MBI — это пакет, который использует существующие приложения BI, чтобы люди могли использовать их на своих мобильных телефонах и принимать обоснованные решения в режиме реального времени.

Области применения

Обнаружение мошенничества
Системы мониторинга
Мониторинг производительности приложений
Управление взаимоотношениями с клиентами
Определение спроса
Динамическое ценообразование и управление доходностью
Проверка данных
Оперативная разведка и управление рисками
Платежи и мониторинг денежных средств
Мониторинг безопасности данных
Оптимизация цепочки поставок
RFID / сенсорной сети Анализ данных
Потоковая работа
Оптимизация колл-центра
Корпоративные гибридные приложения и панели мониторинга гибридных веб-приложений
Транспорт

См. также

Ссылки

^ Азвин, Б.; Кюи, З.; Наук, Д.Д.; Маджид, Б. (2006). «Бизнес-аналитика в реальном времени для адаптивного предприятия». 8-я Международная конференция IEEE по технологиям электронной коммерции и 3-я Международная конференция IEEE по корпоративным вычислениям, электронной коммерции и электронным услугам (CEC/EEE'06) . п. 29. дои : 10.1109/CEC-EEE.2006.73 . ISBN 0-7695-2511-3 . S2CID 15523928 .
^ Ричард Хакатхорн (февраль 2004 г.). «BI Watch от реального времени до реальной ценности» .

Внешние ссылки

Сложная обработка событий и аналитика в реальном времени . Введение в аналитику в реальном времени.

[1] Азвин, Б.; Кюи, З.; Наук, Д.Д.; Маджид, Б. (2006). «Бизнес-аналитика в реальном времени для адаптивного предприятия». 8-я Международная конференция IEEE по технологиям электронной коммерции и 3-я Международная конференция IEEE по корпоративным вычислениям, электронной коммерции и электронным услугам (CEC/EEE'06) . п. 29. дои : 10.1109/CEC-EEE.2006.73 . ISBN 0-7695-2511-3 . S2CID 15523928 .

[2] Ричард Хакатхорн (февраль 2004 г.). «BI Watch от реального времени до реальной ценности» .

[1]

[2]