Wat is realtime gegevensanalyse?
Gegevensanalyse in realtime is meestal gebaseerd op de opname en verwerking van een gegevensstroom die bestaat uit een doorlopende reeks gegevens, meestal gerelateerd aan specifieke point-in-time-gebeurtenissen. Een gegevensstroom kan bijvoorbeeld details bevatten van berichten die zijn verzonden naar een microblogsite voor sociale media of een reeks omgevingsmetingen die zijn vastgelegd door een met internet verbonden weersensor.
De gegevens in de stroom kunnen worden gebruikt om realtime visualisaties van de gegevens te maken voor bewakingsdoeleinden of om geautomatiseerde acties te activeren als bepaalde voorwaarden optreden. Zo kan een stroom gegevens van een omgevingscontrolesensor in een kantoorgebouw mogelijk maken dat verwarmings- en airconditioningsystemen dynamisch worden beheerd om comfort en kosten te optimaliseren. De gegevens kunnen ook worden opgeslagen in een gegevensarchief en later worden opgevraagd, zodat analisten in de loop van de tijd beter inzicht kunnen krijgen in wijzigingen. Een marketingorganisatie kan bijvoorbeeld sentimentanalyses uitvoeren op sociale media-berichten om te zien of een reclamecampagne resulteert in positieve opmerkingen over het bedrijf of de producten, of een landbouwbedrijf kan trends in temperatuur en neerslag bewaken om irrigatie en oogst te optimaliseren.
Veelvoorkomende doelstellingen voor realtime analyses zijn onder andere
- Continu gegevens analyseren om problemen of trends te rapporteren.
- Inzicht in onderdeel- of systeemgedrag onder verschillende omstandigheden om toekomstige verbeteringen te plannen.
- Het activeren van specifieke acties of waarschuwingen wanneer bepaalde gebeurtenissen optreden of drempelwaarden worden overschreden.
Kenmerken van realtime oplossingen voor gegevensanalyse
Streamverwerkingsoplossingen voor realtime gegevensanalyse vertonen doorgaans de volgende kenmerken:
- Een gegevensstroom is niet gebonden . Gegevens worden permanent aan de stroom toegevoegd.
- Gegevensrecords in de stream bevatten doorgaans tijdelijke (tijdgebaseerde) gegevens die aangeven wanneer de gebeurtenis waarop de record betrekking heeft (of is vastgelegd).
- Aggregatie van streaminggegevens wordt vaak uitgevoerd via tijdelijke vensters , bijvoorbeeld het opnemen van het aantal sociale mediaberichten per minuut of de gemiddelde neerslag per uur.
- De resultaten van streaminggegevensverwerking kunnen worden gebruikt ter ondersteuning van realtime (of bijna realtime) automatisering of visualisatie, of worden bewaard in een analytische opslag die moet worden gecombineerd met andere gegevens voor historische analyse. Veel oplossingen combineren deze benaderingen om zowel realtime als historische analyses te ondersteunen.
Met de realtime intelligence-mogelijkheden van Microsoft Fabric kunt u realtime analyseoplossingen implementeren die de functies bevatten die hier worden beschreven met minimale (of geen) coderingsinspanningen en integratie in de rest van het Microsoft Fabric-ecosysteem.