Was ist Event Processing?

Das Event Processing ist der Prozess, der Ereignisse oder Ereignisströme aufnimmt, analysiert und automatische Maßnahmen ergreift. Ein Ereignis ist alles, was zu einem klar definierten Zeitpunkt passiert und das gezielt aufgezeichnet werden kann. Die Analyse kann auf vordefinierten Entscheidungstabellen oder ausgefeilteren Algorithmen für maschinelles Lernen basieren, und es gibt eine Vielzahl möglicher Aktionen, von der Generierung eines neuen Ereignisses über die Änderung der Kundenerfahrung bis hin zur Skalierung von Cloud-Ressourcen nach oben oder unten.

Unternehmen haben in der Regel drei verschiedene Arten von Ereignissen: Geschäftstransaktionen wie Kundenaufträge, Bankeinlagen und Rechnungen, Informationsberichte wie Social-Media-Updates, Marktdaten und Wetterberichte sowie IoT-Daten wie GPS-basierte Standortinformationen, Signale von SCADA-Systemen und Temperatur von Sensoren.

Mit dem Event Processing verbinden Sie sich mit allen Datenquellen und normalisieren, bereichern und filtern die Daten. Sie können dann Ereignisse korrelieren und kontextbezogene Daten hinzufügen, um eine ordnungsgemäße Interpretation der Ereignisse zu gewährleisten. Dann wenden Sie Geschäftslogik und Regeln in Echtzeit oder maschinelles Lernen an, um Maßnahmen auszulösen. Mit dem Event Processing können Sie handeln, solange der Wert Ihrer Daten noch hoch ist. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Daten in Maßnahmen umzuwandeln und Geschäftsanwendern die Möglichkeit zu geben, die Regeln zu definieren, die die Maßnahmen ergreifen, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Warum Event Processing?

Das Event Processing verfolgt und verarbeitet aktiv Ereignisströme, die in ein Unternehmen eindringen, so dass Chancen und Risiken proaktiv identifiziert und Geschäftsergebnisse optimiert werden können. Der traditionelle Datenverarbeitungsansatz speichern-analysieren-handeln stellt die grundlegende Herausforderung der Entscheidungslatenz vor. Informationen sind oft am relevantesten, sobald sie erfasst werden, und das Event Processing hilft Organisationen dabei, diese Informationen zeitnaher und kontextabhängiger zu verarbeiten. Es hilft bei der Lösung von zahlreichen Problemen: Identifizierung von Betrug, Lieferung eines kontextbezogenen Angebots, während sich der Kunde noch im Geschäft befindet, oder Vorhersagen von Störungen, um Verzögerungen zu minimieren. Mit der Notwendigkeit des Umgangs mit Daten in Echtzeit wird das Event Processing immer wichtiger.

Ein harter Wettkampf und ein zunehmend komplexeres Geschäftsumfeld zwingen viele Unternehmen dazu, Chancen und Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Damit diese Informationen wirklich aussagekräftig sind, müssen Sie Chancen und Bedrohungen identifizieren, die in diesen Ereignissen verborgen sind, indem Sie sie in Echtzeit verarbeiten, um Erkenntnisse abzuleiten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Wie Unternehmen vom Event Processing profitieren

Die Fähigkeit, Ereignisse in Echtzeit zu verarbeiten und automatische Maßnahmen zu ergreifen, kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Viele nutzen erfolgreich Funktionen zum Event Processing, um ihre Konkurrenten mit Folgendem zu überlisten:

Besserer Kundenservice

Organisationen in verschiedenen Branchen nutzen besseres Event Processing, um einen deutlich verbesserten Kundenservice zu bieten.

• Einzelhandelsunternehmen erstellen Sofortangebote, die Cross-Selling und Upselling basierend auf Kundenstatus, Standort, Lagerbestand und anderen Faktoren ermöglichen.
• Logistik- und Transport-Organisationen bieten einen Echtzeit-Einblick in den Status Bestellung/Konsignation/Paket.
• Fluggesellschaften informieren Kunden proaktiv über Probleme, Änderungen und Verzögerungen.
• Dienstleistungsunternehmen überwachen Dienstleistungsvereinbarungen (SLAs) und ergreifen umgehend Korrekturmaßnahmen, um nicht erfüllte Vereinbarungen zu vermeiden.
• Bank- und Kreditkartengesellschaften verhindern und erkennen Betrug.

Kostensenkung und effizientere Nutzung von Ressourcen

Das Event Processing ermöglicht den Unternehmen auch, die Betriebskosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Zum Beispiel:

• Im Einzelhandel, Echtzeit-Bestandsverfolgung und -verwaltung mit der Möglichkeit, Produktwerbung dynamisch basierend auf Trends und Überschüssen zu definieren und zu ändern
• In der Regierung, Erkennung und Prävention von Cyber-Eindringlingen
• Bei Fluggesellschaften, Optimierung der Besatzungsplanung und effiziente Gepäckverfolgung
• Bei Logistik und Transport, Optimierung der Schiffsbewegungen auf dem Transportweg und im Hafen
• In der Fertigung, proaktive Wartung wichtiger Werkstattausrüstung
• Im Energiesektor, vorausschauendes Ausfall- und Fehlermanagement des Netzes
• In Krankenhäusern, Optimierung der Planung teurer Verfahren wie MRTs als Reaktion auf Störungen und Nichterscheinen

Optimierter Betrieb

Die Fähigkeiten des Event Processing in Echtzeit verbessern auch die Sichtbarkeit des Unternehmens in seinen Abläufen erheblich und ermöglichen schnellere und bessere Entscheidungen. Zum Beispiel:

• In der Telekommunikation, Identifizierung von leistungsschwachen Geschäftssystemen, um sicherzustellen, dass Dienstleistungsvereinbarungen erfüllt werden können
• In Krankenhäusern, Einblick in Patientenzahlen und verfügbaren Betten, um eine optimale Entscheidungsfindung zu gewährleisten
• In Finanzdienstleistungen, Visualisierung von Marktdaten, Auftragsausführungen, Handlungen, Tätigung von Geschäften, Abrechnungen und Ausnahmen vor dem Post-Handel
• In der Einzelhandels- und Dienstleistungsbranche in Echtzeit, Einblick in den Bestellstatus
• In der Versicherung, Echtzeit-Einblick in den Status der Bearbeitung neuer Kundenanträge
• In Fabriken, Einblick in den Status von Maschinen und anderen Anlagen in der Werkstatt
• In der Logistik- und Transportbranche, Einblick in den aktuellen Standort von LKWs und Paketen

Die meisten Organisationen sind von Daten umgeben. Sie erhalten Daten von einer Vielzahl von Systemen und Sensoren, von Partnern und Kunden und Daten aus sozialen Medien usw. Der Geschäftswert ergibt sich aus der Verbindung mit diesen verschiedenen Datenquellen und dem Verständnis des Wertes, der sich in diesen Daten befinden könnte, solange noch Zeit ist, zu beeinflussen, was geschehen wird. Indem Sie vorausschauend sind und schnell reagieren, ziehen Sie Nutzen aus den Daten.

Traditionelle Datenverarbeitungssysteme führen dazu, dass Unternehmen auf Probleme stoßen. Sie sind einfach nicht darauf ausgelegt, auf das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten zu reagieren. Was in der Regel passiert, ist, dass die Daten in einem Repository gesammelt und gespeichert werden, unabhängig davon, ob es sich um eine relationale Datenbank oder einen Hadoop-Cluster oder um einen anderen Typ handelt. Dann werden die Daten Analysen unterzogen, um festzustellen, wo es Chancen oder Bedrohungen geben könnte. Und dann ergreift man Maßnahmen. Das ist zu spät für die heutigen Echtzeit-Erwartungen. Die Fähigkeit zu beeinflussen, was als nächstes passieren wird, ist möglicherweise bereits verloren gegangen. Der Wert von Daten nimmt mit der Zeit ab und kann tatsächlich auf eine Frage von Sekunden hinauslaufen, in denen Sie die Daten nicht mehr vorhersagen oder präventiv vorbeugen können. Bei der traditionellen Datenverarbeitung handeln Sie auf historischen Informationen.

Wenn eine Ihrer Prioritäten beispielsweise darin besteht, vorherzusagen, wann ein Fehler in Ihrem Werk auftreten kann und Sie den Ausfall nicht verhindern können, können Sie die Folgen von Maschinenausfallzeiten nicht verhindern. Wenn Sie eine/n Kunden/Kundin haben, der/die an einer Ihrer Einzelhandelsgeschäfte vorbeikommt und Sie dieser Person ein spezialisiertes Angebot unterbreiten möchten, wenn Ihre Organisation dies nicht tun kann, bevor der/die Kunde/Kundin wegfährt, ist es sehr unwahrscheinlich, dass er/sie sich umdreht und zu Ihrer Organisation zurückkehren wird. Sie müssen in der Lage sein, auf geschäftliche Ereignisse in Echtzeit zu reagieren, und das ist eine entscheidende Fähigkeit, um erfolgreich zu sein.