リアルタイム データ分析とは
リアルタイム データ分析は一般に、永続的な一連のデータ (通常は特定の時点のイベントに関連します) で構成されるデータ "ストリーム" のインジェストと処理に基づいています。 たとえば、データのストリームには、ソーシャル メディアのマイクロブログ サイトに送信されたメッセージの詳細や、インターネットに接続された気象センサーによって記録された環境に関する一連の測定値が含まれている場合があります。
ストリーム内のデータを使用して、監視目的でデータのリアルタイムの視覚化を作成したり、特定の条件が発生した場合に自動アクションをトリガーしたりできます。 たとえば、オフィス ビルの環境制御センサーからのデータのストリームを使用すると、暖房および空調システムを動的に制御して、快適性とコストを最適化できる可能性があります。 また、データをデータ ストアに保持して、後でクエリを実行することもできます。これにより、アナリストは時間の経過に伴う変化をより深く理解できます。 たとえば、マーケティング組織では、ソーシャル メディア メッセージに対してセンチメント分析を実行し、広告キャンペーンによって会社やその製品に関する肯定的なコメントが増えるかどうかを確認したり、農業ビジネスでは、灌漑や作物の収穫を最適化するために、気温と降水量の傾向を監視したりするかもしれません。
リアルタイム分析には、次のような共通の目的があります
- 問題や傾向を報告するために、データを継続的に分析する。
- 今後の機能強化の計画に生かすため、さまざまな条件でのコンポーネントやシステムの挙動について理解する。
- 特定のイベントが発生したとき、またはしきい値を超えたときに、特定のアクションまたはアラートをトリガーする。
リアルタイム データ分析ソリューションの特性
リアルタイム データ分析のためのストリーム処理ソリューションは、通常、次のような特性を示します。
- データ ストリームは "無制限" です。データはストリームに永続的に追加されます。
- ストリーム内のデータ レコードには、通常、レコードが関連するイベントがいつ発生したか (または記録されたか) を示す "テンポラル" (時間ベース) なデータが含まれます。
- ストリーミング データの集計は、多くの場合、テンポラルな "ウィンドウ" で実行されます。たとえば、1 分あたりのソーシャル メディアの投稿数や 1 時間あたりの平均降水量の記録などです。
- ストリーミング データ処理の結果を使用して、リアルタイム (または "ほぼ" リアルタイム) の自動化または視覚化をサポートしたり、分析ストアに保持して履歴分析のために他のデータと組み合わせたりすることができます。 多くのソリューションでは、これらのアプローチを組み合わせて、リアルタイム分析と履歴分析の両方をサポートしています。
Microsoft Fabric のリアルタイム インテリジェンス機能を使用すると、ここで説明する機能を含むリアルタイム分析ソリューションを、最小限 (または、まったくなし) のコーディング作業で実装し、Microsoft Fabric エコシステムの残りの部分に統合することができます。