6 entscheidende Merkmale der Echtzeitanalyse

Der Begriff "Echtzeit" ist heute in der Geschäftswelt wohl allgegenwärtig. Er beschreibt Systeme und Funktionen, die direkt auf Ereignisse reagieren, während diese eintreten. Da so viele Menschen in Echtzeit interagieren, einkaufen und Inhalte konsumieren, benötigen Unternehmen Analysen, die ihnen helfen, diese Verhaltensweisen zu verstehen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Ausgestattet mit zeitnahen, umsetzbaren Erkenntnissen aus frischen Daten können die Mitarbeiter, Prozesse und Systeme eines Unternehmens auf Ereignisse so schnell reagieren, wie es die Kunden erwarten - und schneller als die Konkurrenz.

Für die geschäftliche Agilität könnten Echtzeit-Analysen nicht wichtiger sein. Die unterschiedlichen Geschäftsanforderungen in den verschiedenen Branchen haben jedoch zu einer gewissen Verwirrung über diesen Begriff geführt. In diesem Artikel klären wir den Begriff, indem wir Ihnen einen Rahmen geben, in dem Sie darüber nachdenken können, was Echtzeit-Analytik für Ihr Unternehmen bedeuten sollte.

Was ist Echtzeit-Analytik?

Gartner definiert Echtzeit-Analytik als "die Disziplin, die Logik und Mathematik auf Daten anwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen, die es ermöglichen, schnell bessere Entscheidungen zu treffen". Innerhalb dieser Kategorie gibt es zwei Arten: On-Demand-Echtzeit-Analytik, bei der Analysen schnell geliefert werden, sobald sie von Benutzern angefordert werden, und kontinuierliche Echtzeit-Analytik, die Benutzer proaktiv warnt und Reaktionen auf Ereignisse auslöst.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass Analysen nur dann "Echtzeit" sind, wenn das System mit einer bestimmten Geschwindigkeit arbeitet - z.B. Reaktionen auf Ereignisse im Sekundenbereich. Tatsächlich gibt es keine einheitliche Definition dafür, wie schnell ein System sein muss, um als "Echtzeit" zu gelten. Wenn Sie an der Entwicklung von Echtzeit-Analysen interessiert sind, sollten Sie sich nicht nur auf die Zahlen konzentrieren, sondern stattdessen über die Eigenschaften nachdenken, die Ihr System haben muss.

Was sind die Merkmale eines Echtzeit-Analysesystems?

Die Definition von Gartner ist nützlich, aber aus geschäftlicher Sicht kann es schwierig sein, sich vorzustellen, wie ein Echtzeit-Analysesystem konkret aussieht. Um Ihnen zu helfen, haben wir sechs Merkmale identifiziert, die jedes Echtzeit-Analysesystem haben sollte:

1. Frische Daten
2. Leistungsstarke Dashboards
3. "Gedankenschnelle Abfragen
4. Live-Überwachung
5. Alarmierung
6. Sofortige Aktionen

Sie können diese Merkmale als Rahmen verwenden, um darüber nachzudenken, was Echtzeit für Sie und Ihre Rolle im Unternehmen bedeutet. In jedem der folgenden Abschnitte haben wir das Merkmal definiert und erläutern, wie es mit modernen Datentechnologien funktioniert.

Frische der Daten

Bei herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden gibt es eine Verzögerung zwischen der Datenerfassung und den analytischen Operationen, die schließlich zu verwertbaren Erkenntnissen führen. Daten für Analysen durchlaufen in der Regel Pipelines zur Extraktion, Bereinigung und Normalisierung. Dann werden sie in spezielle Analysespeicher geladen. In vielen Unternehmen vergehen zwischen der Erfassung der Webdaten und der Bereitstellung der Daten für Analysen 24 Stunden oder mehr.

Echtzeitanalyse bedeutet, dass Ihnen frischere Daten zur Verfügung stehen - die Daten wurden vor Minuten oder Sekunden erstellt, nicht vor Stunden.

So funktioniert es:

Immer mehr Daten werden kontinuierlich im Streaming-Verfahren mit Systemen wie Kafka verarbeitet. Cloud Data Lakes ermöglichen die effiziente Speicherung und Verarbeitung aller Rohdaten. Und schließlich macht das aufkommende Ökosystem von Tools zur Abfrageverarbeitung direkt auf dem Data Lake die Datenbewegung über mehrere Systeme hinweg überflüssig.

Leistungsstarke Dashboards

Dashboards sind ein entscheidender Bestandteil des Analysestacks eines jeden Unternehmens. Eine langsame Performance war bisher eine Herausforderung, da die Benutzer darauf warten mussten, dass die Abfragen abgeschlossen und die Daten dargestellt wurden.

Um Analysen in Echtzeit durchführen zu können, müssen Dateningenieure ständig daran arbeiten, die Leistung von Dashboards zu optimieren, damit sie schneller dargestellt werden.

So funktioniert es:

Je nachdem, wie das Dashboard implementiert ist, kann eine bessere Leistung durch moderne Cloud-Abfrageverarbeitungssysteme, vorberechnete Cubes, die bestimmte Dashboards bedienen, In-Memory-Datenbanken oder indizierte Systeme erzielt werden.

Abfragen mit "Denkgeschwindigkeit"

Ein typisches Muster der Ad-hoc-Analyse besteht darin, Daten interaktiv nach verschiedenen Dimensionen aufzuschlüsseln, entweder mit SQL oder mit einem visuellen Explorationstool. Wenn Sie mit großen Datenmengen und komplexen Schemata arbeiten, müssen Sie oft warten, bis das System aufholt, damit Sie Ihre nächste Frage stellen können.

Eine gute interaktive Abfrageleistung ist der Schlüssel zur Echtzeitanalyse, denn sie ermöglicht es Analysten, Daten mit der "Geschwindigkeit des Denkens" zu erkunden.

Wie es funktioniert:

Viele der Techniken, die schnellere Dashboards ermöglichen, können auch schnellere interaktive Abfragen ermöglichen. Darüber hinaus können Systeme, die eine integrierte Anwendungs- und Datenplattform bieten, die Abfrageleistung durch Vertrautheit mit dem Metadaten-Modell der Anwendung optimieren.

Um zu vermeiden, dass Sie auf Fragen stoßen, die mit den vorliegenden Daten nicht beantwortet werden können, ist es wichtig, dass die Engine zur Verarbeitung von Abfragen Live-Streaming-Daten und statische Batch-Daten mit voller SQL-Unterstützung verbinden und abfragen kann. Hinweis: Dies ist etwas anderes als die Verarbeitung eines Datenstroms, der in eine Datenbank geschrieben wird, und die anschließende Durchführung von Batch-Abfragen in der Datenbank.

Live-Überwachung

Echtzeit-Analysesysteme unterstützen die kontinuierliche Live-Überwachung der wichtigsten Geschäftskennzahlen. Betreiber und Analysten müssen in der Lage sein, die Aktualisierung dieser Metriken zu sehen, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern, anstatt auf die Ausführung eines Batch-Prozesses zu warten.

Wie das funktioniert:

Die Live-Überwachung erfordert effiziente Berechnungen im Backend. Das System muss in der Lage sein, die Metriken schrittweise zu aktualisieren, indem es nur die Daten, die sich seit der letzten Berechnung geändert haben, neu berechnet. Außerdem muss das System in der Lage sein, Aktualisierungen kontinuierlich zu übermitteln, anstatt sich auf das herkömmliche Pull-Modell zu verlassen, bei dem auf eine Benutzeranfrage gewartet wird.

Alarmierung

In schnelllebigen Betriebsumgebungen sehen sich die Benutzer nicht ständig Berichte oder Dashboards an, um Anomalien im Zustand des Unternehmens zu erkennen. Echtzeit-Analysesysteme müssen über einen robusten Warnmechanismus verfügen, der die Benutzer sofort über potenzielle Probleme und Chancen informiert. Jeder sollte in der Lage sein, eine Warnung einzurichten, nicht nur ein Analyseexperte.

So funktioniert es:

Alarmsysteme mit No-Code-Regeln können dazu beitragen, dass Geschäftslogik von Geschäftsanwendern leicht ausgedrückt werden kann. Außerdem können maschinelle Lernmodelle trainiert werden, um anomale Daten zu erkennen.

Sofortige Aktionen

In zeitkritischen Geschäftsumgebungen ist der Erhalt einer Warnung über ein potenzielles Problem oder eine Chance nur bedingt nützlich. Wie können Sie dann darauf reagieren?

Für Echtzeit-Analysen ist es entscheidend, den Kreislauf mit automatischen oder halbautomatischen Aktionen zu schließen. Diese Aktionen können so einfach sein wie das Posten einer Nachricht in einem Kollaborationstool oder spezielle API-Aufrufe, um bestimmte Geschäftsabläufe oder Prozesse zu initiieren.

So funktioniert es:

Ähnlich wie bei den Warnmeldungen können Aktionen mit No-Code-Regeln von einem System festgelegt werden, das Geschäftsabläufe und -prozesse unter der Haube modelliert. Mit maschinellen Lernmodellen können Aktionen sogar erlernt und dann in Zukunft automatisiert werden.

Die Leistungsfähigkeit einer zentralen Plattform für Echtzeit-Analysen

Auf dem Weg zu Echtzeit-Analysen gehen die meisten Unternehmen einen stückweisen Weg: Sie aktivieren verschiedene Teile ihres Stacks mit einer Reihe von Tools, die einige der Merkmale in diesem Rahmenwerk erfüllen können. Dies bietet zwar Flexibilität und ermöglicht es Ihnen, den Wandel schrittweise voranzutreiben, aber es gibt auch einen anderen Weg, der sich zunehmender Beliebtheit erfreut: die Einführung neuer Plattformtechnologien, die alles in sich vereinen.

Anstatt nur einen Teil Ihres Analysestacks mit Echtzeitfunktionen auszustatten, konsolidieren neue Event Stream Analytics-Plattformen die Echtzeitanalyse mit traditioneller BI, um die Aktualität der Daten in Ihrem gesamten Stack zu gewährleisten. Sie bieten hochleistungsfähige Dashboards, interaktive Abfragen und Live-Überwachung, die Daten in Bewegung und Daten im Ruhezustand vereinen. Diese Plattformen können ML-Modelle für Warnungen und Aktionen enthalten.

Die Plattform der nächsten Generation von Warehouse-Native Analytics kann Ihr Unternehmen mit einer modernen, Cloud-nativen End-to-End-Lösung ausstatten, die speziell für die Analyse von Ereignisdaten in Echtzeit und in großem Umfang entwickelt wurde.