O que é processamento de eventos?

O processamento de eventos é o processo que obtém eventos ou fluxos de eventos, os analisa e executa ações automáticas. Um evento é qualquer coisa que acontece em um momento claramente definido e que pode ser especificamente registrado. A análise pode ser baseada em tabelas de decisão predefinidas ou algoritmos de aprendizado de máquina mais sofisticados, e há uma ampla gama de ações possíveis, desde gerar um novo evento até alterar a experiência de um cliente e aumentar ou diminuir os recursos da nuvem.

As empresas geralmente têm três tipos diferentes de eventos: transações comerciais como pedidos de clientes, depósitos bancários e faturas; relatórios de informações como atualizações de mídia social, dados de mercado e boletins meteorológicos; e dados IoT como informações de localização baseadas em GPS, sinais de sistemas SCADA e temperatura de sensores.

Com o processamento de eventos, você se conecta a todas as fontes de dados e normaliza, enriquece e filtra os dados. Você pode então correlacionar eventos e adicionar dados contextuais para garantir a interpretação adequada dos eventos. Em seguida, você aplica lógica e regras de negócios em tempo real ou aprendizado de máquina para acionar a ação. O processamento de eventos permite que você atue enquanto o valor dos seus dados ainda é alto. Ele permite que você transforme seus dados em ação - e capacite os usuários de negócios a definir as regras, que executam a ação, que lhes dá uma vantagem competitiva.

Por que processamento de eventos?

O processamento de eventos rastreia e processa ativamente os fluxos de eventos que entram em uma empresa para que oportunidades e riscos possam ser identificados de forma proativa e os resultados de negócios otimizados. A abordagem tradicional de processamento de dados armazenar-analisar-agir apresenta o desafio fundamental da latência de decisão. As informações costumam ser as mais relevantes assim que são capturadas, e o processamento de eventos ajuda as organizações a processar essas informações de maneira mais oportuna e contextual. Ajuda a resolver vários problemas: identificar a fraude no momento em que ela acontece, entregar uma oferta contextual enquanto o cliente ainda está na loja ou prever interrupções para minimizar atrasos. Com a necessidade de lidar com dados em tempo real, o processamento de eventos está se tornando cada vez mais importante.

A concorrência feroz e um ambiente de negócios cada vez mais complexo estão forçando muitas organizações a identificar e responder às oportunidades e ameaças em tempo real. Para que essas informações sejam realmente significativas, você precisa identificar oportunidades e ameaças ocultas nesses eventos, processando-os em tempo real para obter informações e tomar as medidas adequadas.

Como as empresas se beneficiam do processamento de eventos

A capacidade de processar eventos em tempo real e realizar ações automáticas pode fornecer uma vantagem competitiva para as organizações. Muitos estão usando com sucesso os recursos de processamento de eventos para superar seus concorrentes com:

Melhoria no atendimento ao cliente

Organizações em vários setores estão usando um melhor processamento de eventos para fornecer um atendimento significativamente melhor ao cliente.

• As organizações de varejo estão criando ofertas instantâneas que permitem vendas cruzadas e upsell com base no status do cliente, localização, estoque e outros fatores.
• Organizações de logística e transporte estão fornecendo visibilidade em tempo real do status do pedido / remessa / pacote.
• As companhias aéreas estão notificando os clientes de forma proativa sobre problemas, mudanças e atrasos.
• As organizações de serviço estão monitorando os acordos de nível de serviço (SLAs) e imediatamente tomando ações corretivas para evitar acordos não cumpridos.
• As empresas bancárias e de cartão de crédito estão prevenindo e detectando fraudes.

Redução de custos e uso mais eficiente de recursos

O processamento de eventos também permite que as organizações reduzam os custos operacionais e melhorem a eficiência operacional. Por exemplo:

• No varejo, controle e gerenciamento de estoque em tempo real com a capacidade de definir e alterar promoções de produtos dinamicamente com base nas tendências e excedentes
• No governo, detecção e prevenção de invasão cibernética
• Nas companhias aéreas, otimização da programação da tripulação e rastreamento de bagagem eficiente
• Em logística e transporte, otimização dos movimentos de embarque em trânsito e no porto
• Na manufatura, manutenção proativa dos principais equipamentos de chão de fábrica
• No setor de energia, interrupção preditiva e gerenciamento de falhas da rede
• Em hospitais, otimização da programação de procedimentos caros, como ressonâncias magnéticas em resposta a interrupções e não comparecimentos

Operações Otimizadas

Os recursos de processamento de eventos em tempo real também aumentam significativamente a visibilidade da organização em suas operações, permitindo decisões melhores e mais rápidas. Por exemplo:

• Em telecomunicações, identificação de sistemas de negócios com baixo desempenho para ajudar a garantir que os SLAs possam ser cumpridos
• Em hospitais, visibilidade do número de pacientes e disponibilidade de leitos para garantir a tomada de decisão ideal
• Em serviços financeiros, visualização de dados de mercado, execuções de ordens, negociações, negócios, liquidações e exceções pré-pós-negociação
• Nos setores de varejo e serviços, visibilidade em tempo real do status do pedido
• Em seguros, visibilidade em tempo real do status de processamento de novos aplicativos de clientes
• Nas fábricas, visibilidade do status das máquinas e outros ativos de chão de fábrica
• Nas indústrias de logística e transporte, visibilidade da localização atual de caminhões e embalagens

A maioria das organizações está rodeada de dados. Elas têm dados provenientes de uma variedade de sistemas e sensores, de parceiros e clientes, e dados provenientes de mídias sociais, etc. O valor comercial vem da conexão com essas diferentes fontes de dados e da compreensão do valor que pode estar nesses dados enquanto ainda tem tempo de influenciar o que vai acontecer. Ser preditivo e ser capaz de responder rapidamente é como você vai ganhar valor com os dados.

Os sistemas tradicionais de processamento de dados estão causando problemas nas empresas. Eles simplesmente não foram criados para responder ao volume e à velocidade dos dados. Normalmente, o que acontece é que os dados são coletados e armazenados em um repositório, seja um banco de dados relacional ou cluster Hadoop ou algum outro tipo. Em seguida, os dados passam por análises para identificar onde pode haver oportunidades ou ameaças. E então, você entra em ação. É tarde demais para as expectativas em tempo real de hoje. A capacidade de influenciar o que vai acontecer a seguir pode já ter sido perdida. O valor dos dados diminui com o tempo e, de fato, pode cair em questão de segundos e aí você não é mais capaz de prever ou ser preventivo com os dados. Com o processamento de dados tradicional, você está agindo com base em informações históricas.

Por exemplo, se uma de suas prioridades é prever quando uma falha pode ocorrer em sua fábrica e você não pode evitar a falha, então você não pode evitar as consequências do tempo de parada da máquina. Da mesma forma, se você tiver um cliente passando por um de seus pontos de venda e quiser fazer uma oferta personalizada a esse indivíduo, se sua organização não for capaz de fazer isso antes que o cliente vá embora, é muito improvável que ele volte para sua organização. Você precisa ser capaz de agir em eventos de negócios em tempo real e essa é uma capacidade crítica para ter sucesso.