Qu'est-ce que les données en temps réel ?

Les données en temps réel sont mises à disposition pour être utilisées dès qu'elles sont acquises. L'utilisation de données en temps réel est particulièrement visible dans les nouvelles technologies qui fournissent des données à la minute près à des applications pratiques utilisées sur des appareils personnels ou professionnels.

Les données en temps réel fonctionnent sur le principe de base qu'elles ne sont pas stockées ou conservées dans des silos. Au contraire, elles sont transmises directement à l'utilisateur final. Cette livraison ne signifie pas que les données atteignent l'utilisateur instantanément. Il peut y avoir plusieurs obstacles à cela, comme une faiblesse de l'infrastructure de données ou une différence de bande passante entre le récepteur et l'émetteur. Ce que les données en temps réel signifient essentiellement, c'est que les données ne sont pas retenues au moment où elles sont collectées.

Il existe plusieurs utilisations des données en temps réel : par exemple, pour aider les chauffeurs de taxi à comprendre les situations de circulation. La remise instantanée de données facilite un large éventail de projets analytiques et d'autres activités commerciales nécessitant un accès rapide et facile aux données.

Comment fonctionnent les données en temps réel ?

Les données en temps réel facilitent l'analyse ultra-rapide et continue des données. La durée entre la réception des données, leur transmission et le point final est courte. Néanmoins, elle passe par quatre étapes majeures :

1. Capture de streaming data :

Les streaming data en direct sont capturées à l'aide de scrapers (processus automatisé de collecte de données sur le Web), de collecteurs (applications qui collectent et fournissent des métadonnées analysées), d'agents (utilisés pour collecter de grandes quantités de données), d'auditeurs (programmes qui sont informés des nouvelles données avant qu'elles arrivent sur le backend), et sont stockées dans une base de données NoSQL (stocke les données de manière non tabulaire).

Ces bases de données peuvent être similaires à Cassandra, MongoDB ou même Hive de Hadoop.

2. Traitement en continu des données

Les streaming data sont ensuite traitées de diverses manières, mais il s'agit finalement de les diviser, de les fusionner, d'effectuer des calculs et de les connecter à des sources de données externes. Un bon système de base de données devrait faciliter cette étape. Généralement, après cette étape, les données sont prêtes pour le composant de visualisation. Cependant, il existe aujourd'hui de nouvelles technologies qui nous permettent de visualiser des données en temps réel sans avoir à passer par la base de données au préalable.

De nombreux cadres communs de traitement des big data n'ont pas vraiment été utilisés pour l'analyse des données en temps réel jusqu'à récemment. Cela est dû à la demande croissante de données en temps réel, qui oblige les ingénieurs logiciels à créer des programmes compatibles avec l'analyse en temps réel.

3. Visualisation des données traitées :

Les données traitées sont stockées dans des formats structurés spécifiques, souvent de type JSON ou XML, dans une base de données NoSQL. C'est à partir de cette base de données que les informations sont lues par le composant de visualisation. Les systèmes de business intelligence (BI) internes disposeront d'une bibliothèque de graphiques permettant le composant de visualisation. Le composant de visualisation lit les données du fichier de données structurées et crée des graphiques, des jauges ou d'autres formes de visualisation qui se connectent à l'interface.

4. De la visualisation au tableau de bord en temps réel

Les données sont constamment actualisées dans le fichier JSON ou XML, et la fréquence de cette actualisation s'appelle l'intervalle de mise à jour. La fréquence à laquelle ces données traitées sont tirées par le client destinataire est appelée l'intervalle d'actualisation. Si, par exemple, une application boursière utilise les données et les visualisations, elle peut déclencher certaines règles prédéfinies en fonction de ce que montrent les données en continu.

L'ensemble du processus se déroule en quelques millisecondes et a été rendu possible par les progrès de la technologie des bases de données, notamment les bases de données NoSQL. Les outils d'interrogation facilitent le processus. Les outils de visualisation se sont développés pour répondre aux exigences croissantes d'une série de scénarios qui nécessitent des données en temps réel, soutenant un écosystème en constante évolution d'analyses en temps réel pour une série d'applications liées au big data.

5. Scénarios dans lesquels les données en temps réel s'avèrent utiles

Les données en temps réel peuvent faire la différence dans un large éventail d'entreprises et dans la façon dont leurs opérations sont exécutées. L'utilisation de données en temps réel modifie fondamentalement la façon dont une entreprise prend ses décisions et s'adapte aux changements constatés dans ses données.

Amélioration du service à la clientèle

Un client qui appelle une ligne d'assistance ne veut pas attendre. De plus, il ne veut pas perdre de temps à répéter les informations qu'il a reçues lors de l'appel précédent ou lorsqu'il passe d'un service à l'autre.

Les tableaux de bord de données en temps réel peuvent contribuer à sélectionner rapidement un responsable du service clientèle inactif pour prendre l'appel et réduire ainsi le temps d'attente. Le tableau de bord peut alors faire apparaître toutes les informations relatives au client, ce qui permet au responsable d'aller plus vite à l'essentiel et d'aider à résoudre le problème. Le système peut également déterminer en temps réel si l'assistance d'un superviseur est nécessaire.

Fournir des aperçus aux gestionnaires

Les gestionnaires sont souvent appelés à améliorer l'efficacité d'un système. Le tableau de bord contenant des données en temps réel leur donne une vue d'ensemble de l'ensemble du système en fonctionnement, y compris les goulets d'étranglement, les délais d'attente et le suivi des volumes. Tous ces éléments peuvent être évalués et utilisés pour améliorer l'efficacité du système de travail et l'amener à des normes plus élevées.

Amélioration de l'efficacité opérationnelle

L'efficacité opérationnelle doit intervenir à plusieurs niveaux : inventaire, expédition, chaîne d'approvisionnement, livraison et réception. Un pépin à n'importe quel niveau peut entraîner une perturbation massive. Les données en temps réel permettent de suivre chaque niveau et garantissent que les autorités compétentes sont informées lorsqu'un problème se présente. Un tel flux d'informations cohérent permet d'éviter le ralentissement de la production, de faire face aux retards dans l'arrivée des matériaux, d'éviter les réapprovisionnements inutiles en matériaux, et bien plus encore.

Motivation des employés

Grâce aux données en temps réel qui améliorent les méthodes des employés, ceux-ci sont en mesure d'apporter les changements nécessaires de manière beaucoup plus simple et rapide. Cela permet également d'améliorer leur efficacité et de voir les résultats immédiatement. En outre, les tableaux de bord en temps réel peuvent être interactifs ou ludiques, ce qui permet aux employés de s'amuser en interagissant avec eux et peut-être d'instaurer une compétition amicale.

Améliorer les performances des employés

Dans chaque organisation, il y a des personnes très performantes et d'autres qui ont le potentiel de s'améliorer. Ceux qui ont le potentiel de s'améliorer ont souvent besoin d'un petit coup de pouce pour y parvenir. Les données en temps réel aident les gestionnaires à identifier les plus performants et ceux qui ont besoin d'aide. Les plus performants peuvent être reconnus pour leur bon travail et ceux qui ont besoin d'aide peuvent recevoir la formation et les ressources dont ils ont besoin.

Avantages de l'analyse du big data en temps réel

Une entreprise qui traite les données en temps réel bénéficie de plusieurs avantages, notamment :

• Aperçu des erreurs : le fait d'avoir connaissances des erreurs en temps réel peut aider les entreprises à les traiter instantanément et à en réduire ainsi l'impact. Tout problème opérationnel peut être résolu s'il est immédiatement mis en lumière, ce qui peut éviter que les opérations soient ralenties en générant des coûts pour l'entreprise.
• Mises à jour en temps réel des stratégies des concurrents : savoir ce que fait votre concurrent dès qu'il met en œuvre une nouvelle tactique peut vous donner le temps de revoir votre stratégie et éventuellement vous aider à garder une longueur d'avance.
• Amélioration spectaculaire du service : l'analyse des données en temps réel donne aux entreprises la possibilité d'évoluer rapidement et donne lieu à un taux de conversion et à des revenus beaucoup plus élevés. Par exemple, dans le cas des voitures connectées à Internet, le propriétaire de la voiture peut être averti s'il s'avère qu'un composant du véhicule ne fonctionne pas de manière optimale et ce composant peut être réparé avant de causer des dommages plus importants.
• Détection instantanée de la cybercriminalité : grâce à la mise en place de mesures de sécurité basées sur des données en temps réel, vous serez instantanément informé(e) des éventuelles cyberattaques et pourrez prendre des mesures pour les contenir. Le service informatique de votre organisation sera ainsi en mesure de mieux protéger la sécurité des informations.
• Économies de coûts : le coût initial de l'analyse des données en temps réel peut être élevé, mais le retour sur investissement est rapide et permet à l'entreprise de réaliser des économies considérables. L'analyse allège également la charge sur l'infrastructure informatique de l'entreprise, ce qui permet d'apporter des réponses plus rapides et plus ciblées au moment et à l'endroit où elles sont nécessaires.
• Meilleure connaissance des ventes : avec l'analyse en temps réel, vous disposez de meilleurs aperçus des ventes, ce qui conduit naturellement à une augmentation des revenus. Grâce aux données, les entreprises pourront évaluer les ventes en temps réel, les sites de commerce électronique pourront voir comment se comporte un produit, et les habitudes d'achat des clients aideront les entreprises à anticiper les besoins du marché.

Les défis de l'analyse des big data en temps réel

La mise en œuvre des données en temps réel dans les entreprises pose un certain nombre de défis. En voici quelques-uns :

Puissance de calcul spécialisée

Les systèmes existants ne se prêtent pas bien à l'analyse des données en temps réel. Cela signifie qu'une entreprise devra acheter des outils plus récents pour faire son travail. Mais les résultats et les avantages évoqués ci-dessus dépassent de loin les coûts liés à l'intégration de nouvelles technologies. Ces mises à jour sont de toute façon nécessaires, car les entreprises qui n'évoluent pas seront laissées à la traîne et incapables de suivre leurs concurrents qui utilisent l'analyse des données en temps réel avec beaucoup d'efficacité.

Changement dans le fonctionnement de l'entreprise

L'utilisation de données en temps réel nécessite qu'une entreprise travaille d'une manière différente de celle à laquelle elle s'est habituée. La plupart des entreprises travaillent sur la base de réunions d'examen hebdomadaires pour être en mesure de gérer les éventuels problèmes. Avec les données en temps réel, les informations arrivent en quelques minutes, voire en quelques secondes. Cela exige une approche spécialisée des processus de travail. Ce qui était autrefois un changement d'approche hebdomadaire peut maintenant devenir quotidien et affecter la culture de l'entreprise. Faire en sorte que votre entreprise soit centrée sur l'information est le premier pas vers la mise en place de cet environnement décisionnel en temps réel fondé sur les données.

Les données en temps réel peuvent changer radicalement la façon dont les entreprises travaillent. L'approche de sa mise en œuvre doit être systématique. Les avantages peuvent cependant être extraordinaires et permettre la croissance et le développement d'un service exceptionnel pour tous les intervenants.