Qu'est-ce que l'Event Processing ?

L'event processing est le processus qui prend des événements ou des flux d'événements, les analyse et prend des mesures automatiques. Un événement est tout ce qui se produit à un moment clairement défini et qui peut être spécifiquement enregistré. L'analyse peut être basée sur des tables de décision prédéfinies ou sur des algorithmes de machine learning plus sophistiqués, et il existe un large éventail d'actions possibles, allant de la génération d'un nouvel événement à la modification de l'expérience d'un client, en passant par l'augmentation ou la diminution des ressources du cloud.

Les entreprises ont généralement trois types d'événements différents : des transactions commerciales, comme les commandes de clients, les dépôts bancaires et les factures ; des rapports d'information comme les mises à jour des médias sociaux, les données du marché et les bulletins météorologiques ; et des données IoT comme les informations de localisation par GPS, les signaux des systèmes SCADA et la température des capteurs.

Avec l'event processing, vous vous connectez à toutes les sources de données et vous normalisez, enrichissez et filtrez les données. Vous pouvez ensuite corréler les événements et leur ajouter des données contextuelles pour assurer une interprétation correcte des événements. Vous appliquez ensuite une logique et des règles métier en temps réel ou du machine learning pour déclencher des actions. L'event processing vous permet d'agir alors que la valeur de vos données est encore élevée. Il vous permet de transformer vos données en actions, ce qui donne aux utilisateurs professionnels les moyens de définir les règles et donc de prendre des mesures, vous donnant ainsi un avantage concurrentiel.

Pourquoi utiliser l'event processing ?

L'event processing permet de suivre et de traiter activement les flux d'événements qui entrent dans une entreprise afin d'identifier de manière proactive les opportunités et les risques et d'optimiser les résultats commerciaux. L'approche traditionnelle du traitement des données (stockage, analyse et action) pose le problème fondamental de la latence des décisions. Les informations sont souvent les plus pertinentes dès qu'elles sont capturées, et l'event processing aide les organisations à traiter ces informations de manière plus rapide et contextuelle. Il permet de résoudre de nombreux problèmes : identifier la fraude au moment où elle se produit, proposer une offre contextuelle alors que le client est encore dans le magasin, ou prévoir les perturbations pour minimiser les retards. Avec le besoin de traiter les données en temps réel, l'event processing devient de plus en plus important.

Une concurrence féroce et un environnement commercial de plus en plus complexe obligent de nombreuses organisations à repérer les opportunités et les menaces en temps réel et à y réagir. Pour que ces informations soient réellement significatives, vous devez identifier les opportunités et les menaces cachées dans ces événements en les traitant en temps réel pour en tirer des enseignements et prendre les mesures appropriées.

Comment les entreprises bénéficient de l'event processing

La capacité de traiter des événements en temps réel et de prendre des mesures automatiques peut procurer un avantage concurrentiel aux organisations. Nombre d'entre elles utilisent avec succès les capacités d'event processing pour déjouer leurs concurrents :

Amélioration du service client

Les organisations de divers secteurs d'activité utilisent un meilleur event processing pour fournir un service nettement amélioré à la clientèle.

• Les entreprises de vente au détail créent des offres instantanées permettant la vente croisée et la vente incitative en fonction du statut du client, de sa localisation, de l'inventaire et d'autres facteurs.
• Les organisations de logistique et de transport offrent une visibilité en temps réel de l'état des commandes, des expéditions et des colis.
• Les compagnies aériennes informent leurs clients de manière proactive des problèmes, des changements et des retards.
• Les organisations de services surveillent les accords de niveau de service (SLA) et prennent rapidement des mesures correctives pour éviter que les accords ne soient pas respectés.
• Les banques et les sociétés de cartes de crédit évitent et détectent les fraudes.

Réduction des coûts et utilisation plus efficace des ressources

L'event processing permet également aux organisations de réduire leurs coûts opérationnels et d'améliorer leur efficacité. Par exemple :

• Dans le commerce de détail, le suivi et la gestion des stocks en temps réel avec la possibilité de définir et de modifier les promotions de produits de manière dynamique en fonction des tendances et des excédents.
• Dans les administrations publiques, la détection et la prévention des cyber-intrusions.
• Dans les compagnies aériennes, optimisation des horaires des équipages et suivi efficace des bagages.
• Dans le domaine de la logistique et du transport, l'optimisation des mouvements d'expédition en transit et dans les ports.
• Dans le secteur de la fabrication, entretien proactif des principaux équipements de l'atelier.
• Dans le secteur de l'énergie, la gestion prédictive des pannes et des défaillances du réseau.
• Dans les hôpitaux, optimisation de la programmation des procédures coûteuses telles que les IRM en fonction des perturbations et des absences au rendez-vous des patients.

Opérations optimisées

Les capacités d'event processing en temps réel améliorent aussi considérablement la visibilité des opérations de l'organisation, ce qui permet de prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses. Par exemple :

• Dans le domaine des télécommunications, l'identification des systèmes commerciaux peu performants afin de garantir le respect des accords de niveau de service.
• Dans les hôpitaux, la visibilité du nombre de patients et de la disponibilité des lits pour assurer une prise de décision optimale.
• Dans les services financiers, la visualisation des données de la Bourse, des exécutions d'ordres, des opérations en Bourse, des accords, des règlements et des exceptions avant et après les opérations en Bourse.
• Dans les secteurs du commerce de détail et des services, la visibilité en temps réel de l'état des commandes.
• Dans le domaine de l'assurance, la visibilité en temps réel du progrès du traitement de demande des nouveaux clients.
• Dans les usines, la visibilité de l'état des machines et des autres actifs de l'atelier.
• Dans les secteurs de la logistique et du transport, la visibilité de l'emplacement actuel des camions et des colis

La plupart des organisations sont entourées de données. Elles disposent de données provenant de divers systèmes et capteurs, de partenaires et de clients, de données issues des médias sociaux, etc. La valeur commerciale provient de la connexion à ces différentes sources de données et de la compréhension de la valeur qu'elles peuvent avoir, alors qu'il est encore temps d'influencer ce qui va se passer. C'est en étant prédictif et en étant capable de réagir rapidement que vous tirerez de la valeur des données.

Les systèmes traditionnels de traitement des données posent des problèmes aux entreprises. Ils ne sont tout simplement pas conçus pour répondre au volume et à la vélocité des données. En général, les données sont collectées et stockées dans un référentiel, qu'il s'agisse d'une base de données relationnelle, d'un cluster Hadoop ou d'un autre type de stockage. Ensuite, les données sont analysées pour identifier les opportunités ou les menaces. Et enfin, vous prenez des mesures. C'est trop tard pour les attentes en temps réel d'aujourd'hui. La capacité d'influencer ce qui va se passer ensuite a peut-être déjà été perdue. La valeur des données diminue avec le temps et, en fait, il se pourrait que ce ne soit qu'une question de secondes lorsque vous n'êtes plus en mesure de prédire ou d'être préventif grâce aux données. Avec le traitement traditionnel des données, vous agissez sur des informations historiques.

Par exemple, si l'une de vos priorités est de prévoir le moment où une défaillance risque de se produire dans votre usine et que vous n'êtes pas en mesure de prévenir la défaillance, alors vous ne pouvez pas prévenir les conséquences de l'arrêt de la machine. De même, si un client passe devant l'un de vos points de vente et que vous souhaitez lui faire une offre spécialisée, si votre organisation n'est pas capable de le faire avant que le client ne parte, il est très peu probable qu'il fasse demi-tour et revienne dans votre magasin. Vous devez être pouvoir agir sur les événements commerciaux en temps réel et c'est une capacité essentielle pour réussir.