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L'analyse en temps réel est la capacité d'une entreprise à utiliser toutes les données d'entreprise disponibles en cas de besoin. Une caractéristique cruciale de l'analyse en temps réel est que les systèmes et la configuration disponibles devraient être capables de générer rapidement des analyses basées sur les données reçues, idéalement dans la minute qui suit la génération des données. Un grand avantage de l'analyse en temps réel est la fraîcheur et le contexte des données. Les organisations peuvent retirer de nombreux avantages en accédant à des analyses en temps réel uniquement en raison de leur étroite pertinence avec les réalités du marché.
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Big Data - La dimension à démêler
Selon la définition de Gartner, le Big Data a 3 dimensions:
- Volume - Pour développer une application commerciale de bout en bout pour une entreprise, toutes les données des capteurs entrants doivent être capturées et stockées. Les données volumineuses doivent être formellement organisées et synthétisées pour obtenir le vrai sens en temps réel.
- Variété - La demande est de fournir une application capable de capturer une variété de données, y compris le format textuel.
- Velocity - L'analyse des données à l'aide d'un processus par lots n'est pas une solution réalisable pour les données en temps réel. Cela fonctionne bien lorsque la demande de débit de données entrantes est plus lente que le taux de traitement par lots. Avec les nouvelles sources de données comme les médias sociaux, les appareils mobiles et les capteurs, le traitement par lots n'est pas efficace.
Avantages de l'analyse en temps réel
En raison de l'immédiateté de l'analyse en temps réel, elle peut offrir des avantages par rapport à d'autres méthodes d'analyse, notamment:
