O que são dados em tempo real?

Dados em tempo real são disponibilizados para uso assim que são adquiridos. O uso de dados em tempo real é visto principalmente em tecnologias mais recentes que trabalham na entrega de dados imediatos para aplicativos de conveniência usados em dispositivos pessoais ou relacionados ao trabalho.

Os dados em tempo real funcionam com o princípio básico de que não são armazenados ou mantidos em silos. Em vez disso, eles seguem diretamente para o usuário final. Essa entrega não significa que os dados cheguem ao usuário instantaneamente. Pode haver vários impedimentos para isso, como uma fragilidade na infraestrutura de dados ou uma diferença na largura de banda entre o receptor e o remetente. O que os dados em tempo real significam essencialmente é que não são retidos quando são coletados.

Existem vários usos para dados em tempo real; por exemplo, ajudar motoristas de táxi a entender as situações de trânsito. A entrega instantânea de dados auxilia em uma ampla variedade de projetos analíticos e outras atividades de negócios que exigem acesso rápido e fácil aos dados.

Como funcionam os dados em tempo real?

Os dados em tempo real facilitam a análise de dados contínua e ultrarrápida. Há uma curta duração desde o recebimento dos dados até sua transmissão e o ponto final. No entanto, eles passam por quatro etapas principais:

1. Captura de dados de streaming:

Dados de streaming ao vivo são capturados usando extratores (scrapers) (processo automatizado para coleta de dados na web), coletores (aplicativo que coleta e entrega metadados analisados), agentes (usados para coletar grandes quantidades de dados), listeners (programas que são notificados sobre novos dados antes que atinjam o backend) e armazenados em um banco de dados NoSQL (armazena os dados de maneira não tabular).

Esses bancos de dados podem ser semelhantes ao Cassandra, MongoDB ou mesmo ao Hive do Hadoop.

2. Processamento de dados em fluxo

Os dados de streaming são processados de várias maneiras, mas, em última análise, envolvem a divisão, a mesclagem, a execução de cálculos e a conexão com fontes de dados externas. Um bom sistema de banco de dados deve ajudar nessa etapa. Geralmente após esta etapa, os dados estão prontos para o componente de visualização. No entanto, agora existem novas tecnologias que nos permitem visualizar dados em tempo real sem ter que ir primeiro ao banco de dados.

Muitas estruturas comuns de processamento de big data não foram realmente usadas para análise de dados em tempo real até recentemente. Isso se deve ao aumento da demanda de dados em tempo real, forçando os engenheiros de software a tornar os programas compatíveis com análises em tempo real.

3. Visualização de dados processados:

Os dados processados são armazenados em formatos estruturados específicos, geralmente como JSON ou XML em um banco de dados NoSQL. É a partir desta base de dados que a informação é lida pelo componente de visualização. Os sistemas internos de business intelligence (BI) terão uma biblioteca de gráficos que habilita o componente de visualização, que lê dados do arquivo de dados estruturados e cria gráficos, medidores ou outras formas de visualização que se conectam à interface.

4. Da visualização ao painel em tempo real

Os dados são constantemente atualizados no arquivo JSON ou XML, e a frequência disso é chamada de intervalo de atualização. A frequência com que esses dados processados são extraídos pelo cliente destinatário é conhecida como intervalo de atualização. Se, por exemplo, um aplicativo de negociação de ações estiver usando os dados e as visualizações, ele poderá acionar algumas regras predefinidas com base no que os dados de streaming mostram.

Todo esse processo ocorre em questão de milissegundos e foi viabilizado pelos avanços na tecnologia de banco de dados, especificamente bancos de dados NoSQL. Ferramentas de consulta capacitam o processo. As ferramentas de visualização cresceram para dar suporte às crescentes demandas de uma variedade de cenários que exigem dados em tempo real, dando suporte a um ecossistema de análise em tempo real em constante evolução para uma variedade de aplicativos de big data.

5. Cenários em que os dados em tempo real ajudam

Dados em tempo real podem fazer a diferença em uma ampla gama de negócios e na forma como suas operações são executadas. O emprego de dados em tempo real muda fundamentalmente a forma como qualquer empresa toma decisões e se adapta às mudanças em seus dados.

Melhor atendimento ao cliente

Um cliente que liga para o suporte não quer ficar esperando. Além disso, não quer perder tempo repetindo suas informações de cliente da chamada anterior ou enquanto passa por vários departamentos.

Os painéis de dados em tempo real podem ajudar a selecionar rapidamente um responsável de atendimento ao cliente ocioso para atender a chamada, reduzindo o tempo de espera. O painel pode então trazer todas as informações relacionadas ao cliente, o que permite que o atendente chegue ao ponto mais rapidamente e ajude a resolver o problema. O sistema também pode, em tempo real, descobrir se a assistência de um supervisor é necessária.

Fornecer visões gerais aos gerentes

Os gerentes são frequentemente chamados para melhorar a eficiência de um sistema. O painel com dados em tempo real oferece uma visão geral de todo o sistema em funcionamento, incluindo gargalos, atrasos no tempo de espera e rastreamento de volume. Todos esses elementos podem ser avaliados e usados para aumentar a eficácia do sistema de trabalho e levá-lo a padrões mais elevados.

Melhor eficiência operacional

A eficiência operacional deve acontecer em vários níveis: estoque, expedição, cadeia de suprimentos, entrega e recepção. Uma falha em qualquer nível pode ser uma grande disrupção. Dados em tempo real acompanham todos os níveis e garantem que as autoridades certas sejam informadas quando algo der errado. Um fluxo de informações tão consistente evita a desaceleração da produção, ajuda a lidar com o atraso na chegada de materiais, evita o reabastecimento desnecessário de materiais e muito mais.

Motivação do funcionário

Com métodos de aprimoramento de dados em tempo real, os funcionários podem fazer as alterações necessárias de maneira muito mais simples e rápida. Também ajuda a melhorar sua eficiência e ver os resultados imediatamente. Além disso, os painéis em tempo real podem ser interativos ou ter a aparência de um game, tornando divertido para os funcionários interagir e talvez criar uma competição amigável.

Melhorar o desempenho dos funcionários

Em todas as organizações, existem as pessoas de alto desempenho e aquelas que têm potencial para melhorar. Aqueles com potencial geralmente precisam de uma mãozinha para ajudá-los a chegar lá. Dados em tempo real ajudam os gerentes a identificar os melhores desempenhos e aqueles que podem precisar de ajuda. Os indivíduos de alto desempenho podem ser reconhecidos por seu bom trabalho, e aqueles que precisam de alguma assistência podem receber o treinamento e os recursos necessários.

Benefícios da análise de big data em tempo real

Existem vários benefícios para uma organização que processa dados em tempo real, incluindo:

• Informações sobre erros: saber sobre um erro em tempo real pode ajudar uma organização a lidar com ele imediatamente, reduzindo assim o impacto nos negócios. Qualquer problema operacional pode ser resolvido se for imediatamente identificado, e isso pode evitar que as operações fiquem lentas e custosas para a empresa.
• Atualizações em tempo real sobre as estratégias do concorrente: saber o que seu concorrente está fazendo assim que ele implementa uma nova tática pode lhe dar tempo para redefinir a estratégia e possivelmente ajudar a ficar um passo à frente do jogo.
• Melhoria drástica no serviço: a análise de dados em tempo real oferece a uma empresa a oportunidade de evoluir rapidamente e leva a uma taxa de conversão e receita muito mais alta. Por exemplo, para carros conectados à Internet, o proprietário do carro pode ser notificado se um componente do veículo não estiver funcionando de maneira ideal e isso pode ser reparado antes que cause maiores danos.
• Detecção instantânea de crimes cibernéticos: com medidas de segurança habilitadas para dados em tempo real, você saberá de um possível ataque cibernético instantaneamente e poderá tomar medidas para contê-lo. Isso capacita o departamento de TI de sua organização a proteger melhor a segurança das informações.
• Economia de custos: o custo inicial da análise de dados em tempo real pode ser alto, mas o retorno do investimento é rápido, economizando muito dinheiro para a organização. Também reduz a carga sobre a infraestrutura de TI da empresa, permitindo respostas mais rápidas e direcionadas quando e onde forem necessárias.
• Melhores insights de vendas: com análises em tempo real, você tem melhores informações de vendas, o que naturalmente leva a uma receita maior. Com os dados, as empresas poderão avaliar as vendas em tempo real, os sites de comércio eletrônico poderão ver o desempenho de um produto e os padrões de compra dos clientes ajudarão uma empresa a antecipar as necessidades do mercado.

Os desafios da análise de big data em tempo real

Há uma série de desafios na obtenção de dados em tempo real nos negócios. Alguns são descritos abaixo:

Poder de computação especializado

Os sistemas legados não se prestam bem à análise de dados em tempo real, o que significa que uma empresa terá que comprar ferramentas mais novas para realizar o trabalho. Mas os resultados e benefícios discutidos acima superam em muito os custos associados à integração de novas tecnologias. Essas atualizações são necessárias independentemente, pois as empresas que não evoluírem serão deixadas para trás e incapazes de acompanhar os concorrentes que estão empregando análises de dados em tempo real com grandes resultados.

Mudança no funcionamento organizacional

O uso de dados em tempo real exige que uma organização trabalhe de maneira diferente da que está acostumada. A maioria das organizações trabalha com reuniões semanais de revisão para poder lidar com quaisquer problemas. Com dados em tempo real, você vê as informações que chegam a cada poucos minutos, se não segundos. Isso requer uma abordagem especializada dos processos de trabalho. O que antes era uma mudança semanal de abordagem agora pode se tornar diária, afetando a cultura da empresa. Tornar sua organização centrada em informações é o primeiro passo para habilitar esse ambiente de tomada de decisões em tempo real e orientado por dados.

Dados em tempo real podem mudar drasticamente a forma como as empresas trabalham. A abordagem à sua implementação deve ser sistemática. Os benefícios podem ser extraordinários, porém, permitindo crescimento e serviço excepcional a todas as partes interessadas.