Cos'è l'event processing?

L'event processing è il processo che acquisisce eventi o flussi di eventi, li analizza e intraprende azioni automatiche. Un evento è qualsiasi cosa che accade in un momento ben definito e che può essere specificamente registrato. L'analisi può essere basata su tabelle decisionali predefinite o su algoritmi di apprendimento automatico più sofisticati, ed è presenta una vasta gamma di azioni possibili, dalla generazione di un nuovo evento alla modifica dell'esperienza di un cliente fino all'aumento o alla diminuzione delle risorse del cloud.

Le imprese dispongono genericamente di tre diversi tipi di eventi: transazioni commerciali come gli ordini dei clienti, i depositi bancari e le fatture; rapporti informativi come gli aggiornamenti dei social media, i dati di mercato e le previsioni del tempo; e dati IoT come le informazioni sulla posizione basate sul GPS, i segnali dai sistemi SCADA e la temperatura dai sensori.

Con l'event processing è possibile connettersi a tutte le fonti di dati e normalizzare, arricchire e filtrare i dati. È possibile poi correlare gli eventi e aggiungere dati contestuali per assicurare la corretta interpretazione degli eventi. In seguito si applica la logica di business in tempo reale e le regole o il machine learning per attivare l'azione. L'event processing consente di agire mentre il valore dei dati è ancora alto. Permette di trasformare i dati in azione e di autorizzare gli utenti aziendali a stabilire le regole, che intraprendono l'azione, in modo da ottenere un vantaggio competitivo.

Perché l'Event Processing?

L'Event Stream Processing traccia ed elabora attivamente i flussi di eventi in entrata in un'azienda in modo che le opportunità e i rischi possano essere identificati proattivamente e i risultati di business ottimizzati. Il tradizionale approccio all'elaborazione dei dati di memorizzare-analizzare-agire introduce la sfida fondamentale della latenza delle decisioni. Le informazioni sono spesso le più pertinenti non appena vengono acquisite, e l'Event Processing aiuta le organizzazioni a elaborare queste informazioni in modo più tempestivo. Aiuta a risolvere numerosi problemi: individuare le frodi nel momento in cui avvengono, consegnare un'offerta contestuale mentre il cliente è ancora nel negozio, o prevedere le interruzioni per minimizzare i ritardi. Con la necessità di gestire i dati in tempo reale, l'Event Processing sta diventando sempre più importante.

La concorrenza spietata e un ambiente aziendale sempre più complesso stanno spingendo molte aziende a individuare e rispondere a opportunità e minacce in tempo reale. Affinché queste informazioni siano veramente utili, è necessario individuare le opportunità e le minacce celate in questi eventi, elaborandole in tempo reale per ricavarne informazioni e intraprendere azioni adeguate.

In che modo le aziende possono sfruttare l'Event Processing

La capacità di elaborare gli eventi in tempo reale e di intraprendere azioni automatiche può offrire un vantaggio competitivo alle organizzazioni. Molte di esse stanno utilizzando efficacemente le funzionalità di elaborazione degli eventi per battere con astuzia i loro concorrenti:

Servizio clienti migliorato

Le aziende in vari settori stanno utilizzando un migliore event processing per fornire un servizio clienti significativamente migliore.

• Le imprese di vendita al dettaglio stanno creando offerte istantanee che permettono il cross-selling e l'upselling basati sullo stato del cliente, la posizione, l'inventario e altri fattori.
• Le aziende di logistica e trasporto stanno offrendo visibilità in tempo reale sullo stato di ordini/consegne/pacchetti.
• Le compagnie aeree comunicano proattivamente ai clienti problemi, cambiamenti e ritardi.
• Le organizzazioni di servizi stanno monitorando i Service Level Agreement (SLA) e adottando prontamente azioni correttive per evitare accordi non rispettati.
• Le società bancarie e di carte di credito stanno prevenendo e rilevando le frodi.

Riduzione dei costi e uso più efficiente delle risorse

L'Event Processing sta anche permettendo alle aziende di ridurre i costi operativi e migliorare l'efficienza operativa. Ad esempio:

• Nella vendita al dettaglio, il monitoraggio e la gestione dell'inventario in tempo reale con la possibilità di definire e modificare le promozioni dei prodotti in modo dinamico in base alle tendenze e alle eccedenze
• In ambito governativo, il rilevamento e la prevenzione delle intrusioni informatiche
• Nelle compagnie aeree, l'ottimizzazione della programmazione dell'equipaggio e tracciamento efficiente dei bagagli
• Nella logistica e nel trasporto, l'ottimizzazione dei movimenti di spedizione in transito e in porto
• Nella produzione, la manutenzione proattiva delle attrezzature chiave
• Nel settore energetico, la gestione predittiva delle interruzioni e dei guasti della rete
• Negli ospedali, l'ottimizzazione della programmazione di procedure costose come le risonanze magnetiche in risposta a interruzioni e mancate presentazioni

Operazioni ottimizzate

Le funzionalità dell'event processing in tempo reale migliorano anche significativamente la visibilità delle aziende sulle operazioni, consentendo decisioni migliori e più rapide. Per esempio:

• Nel settore delle telecomunicazioni, individuare i sistemi aziendali con prestazioni insufficienti per garantire che gli SLA possano essere soddisfatti
• Negli ospedali, visibilità sul numero di pazienti e sulla disponibilità di letti per garantire un processo decisionale ottimale
• Nei servizi finanziari, visualizzazione di dati di mercato, esecuzioni di ordini, compravendite, accordi, transazioni e deroghe prima e dopo la negoziazione
• Nei settori della vendita al dettaglio e dei servizi, la visibilità in tempo reale dello stato degli ordini
• Nel settore assicurativo, la visibilità in tempo reale sullo stato di elaborazione delle domande dei nuovi clienti
• Nelle fabbriche, la visibilità sullo stato delle macchine e di altre risorse
• Nel settore della logistica e dei trasporti, la visibilità sulla posizione corrente di camion e pacchi

La maggior parte delle imprese sono attorniate dai dati. Dispongono di dati provenienti da una varietà di sistemi e sensori, da partner e clienti, e dati derivanti dai social media, ecc. Il valore del business proviene dalla connessione a queste diverse fonti di dati e dalla comprensione del valore che potrebbe essere contenuto in quei dati quando c'è ancora tempo per intervenire su ciò che sta per accadere. Essere predittivi ed essere in grado di rispondere rapidamente significa ricavare valore dai dati.

I sistemi tradizionali di elaborazione dei dati stanno provocando problemi alle aziende. Essi non sono semplicemente costruiti per rispondere al volume e alla velocità dei dati. In genere ciò che accade è che i dati vengono raccolti e memorizzati all'interno di un repository, sia esso un database relazionale o un cluster Hadoop o qualche altro tipo. In seguito, i dati vengono analizzati per individuare le opportunità o le minacce. E poi si passa all'azione. È troppo tardi per le esigenze in tempo reale di oggi. La capacità di influenzare ciò che accadrà successivamente potrebbe essere già stata persa. Il valore dei dati diminuisce nel tempo e, in effetti, potrebbe ridursi a una questione di secondi in cui non si è più in grado di prevedere o essere previdenti con i dati. Con l'elaborazione tradizionale dei dati, si agisce su informazioni storiche.

Per esempio, se una delle tue priorità è prevedere quando potrebbe verificarsi un guasto nella tua fabbrica e non sei in grado di prevenire il guasto, quindi non sei in grado di prevenire le conseguenze del fermo macchina. Allo stesso modo, se un cliente passa da uno dei tuoi punti vendita e desideri presentare un'offerta specializzata a quella persona, se la tua organizzazione non è in grado di farlo prima che il cliente se ne vada, è estremamente improbabile che torni indietro e si rivolga alla tua azienda. È necessario essere in grado di agire sugli eventi commerciali in tempo reale e ciò è una capacità fondamentale per raggiungere il successo.