Prédiction en temps réel des risques de rupture de stock dans la grande distribution, personnalisation d'un site web en fonction des interactions de l'internaute, récupération des données météo et d'accidentologie dans le domaine de l'assurance...Les cas d'usage sont nombreux, avec des impacts sur le chiffre d'affaires immédiatement quantifiables.Vous avez identifié dans votre activité des situations où l’exploitation des données en quasi temps réel constituerait de vraies sources d’optimisation de vos performances et de forts avantages concurrentiels. De la détection de fraude, au suivi de la consommation énergétique en passant par l’exploitation opérationnelle d’un site de production ou ouvert au public, les enjeux sont multiples pour ce que certains appellent désormais le "fast data".En parallèle, l’émergence de l’IoT génère de plus en plus de données. Leur transformation en informations et prédictions exploitables en temps presque réel est dorénavant une nécessité opérationnelle.Dans tous ces cas, la mise en place de solutions d’exploitation des données temps réel devient indispensable.
Challenge
Des enjeux de disponibilité, traitement et stockage
Intégrer la composante temps réel dans ses projets data nécessite toutefois de s'atteler à un certain nombre de défis.
Il s'agit d'abord de s'assurer de la disponibilité des données, afin de dispenser une information fiable. Cela implique la validation de la donnée en amont et donc son nettoyage, tâche particulièrement complexe lorsqu’il s’agit de données issues de sources multiples et de formats différents ou de données IoT qu'il faut savoir stocker et indexer de manière immédiate.
Le traitement de ces données en quasi temps réel passe également par une optimisation des requêtes. Étape nécessaire lorsque les indicateurs requis dans l’application nécessitent en amont une agrégation des données.
Enfin, la puissance de calcul nécessaire doit s’adapter à un volume de donnée variable et être en mesure de supporter des pics de charge.
Solution
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