Zdolność do szybkiego analizowania i reagowania na napływające informacje otwiera nowe możliwości dla współczesnych organizacji. Wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym jest istotnym elementem budowy przewagi konkurencyjnej. Jednak zanim omówimy sposób ich użycia, odpowiedzmy na podstawowe pytanie.
Dane w czasie rzeczywistym – co to jest?
Dane w czasie rzeczywistym (z ang. real-time data), to informacje, które są generowane, przetwarzane i dostarczane natychmiast lub z minimalnym opóźnieniem, co umożliwia błyskawiczną reakcję. To przeciwieństwo tradycyjnych metod, gdzie dane są gromadzone i analizowane w określonych interwałach.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym może być mylone z przetwarzaniem strumieniowym (stream processing). Jednak drugi termin skupia się na ciągłym przetwarzaniu, podczas gdy real-time data processing kładzie nacisk na terminowość przetwarzania.
Źródła i możliwości użycia real-time data
Dane w czasie rzeczywistym są wykorzystywane w różnych dziedzinach takich jak marketing, finanse, logistyka, zarządzanie zasobami ludzkimi. Przyczyniają się do lepszego monitorowania procesów, natychmiastowego reagowania na zmiany i optymalizacji zasobów w sposób, który wcześniej był trudny do osiągnięcia.
Tego typu informacje może generować wszelkiego rodzaju oprogramowanie. Do typowych rozwiązań zaliczamy m.in.:
- Internet rzeczy (IoT) – urządzenia takie jak inteligentne liczniki, czujniki ruchu, kamery, systemy HVAC.
- Systemy ERP i CRM – firmowe programy do zarządzania klientami, zamówieniami oraz zasobami.
- Aplikacje mobilne – ruch użytkowników, interakcje, lokalizacja, aktywność w aplikacji.
- Media społecznościowe – reakcje użytkowników, zasięg postów, liczba komentarzy.
To tylko przykłady. W praktyce niemal każde urządzenie wyposażone w czujniki i możliwość przesyłania danych oraz każdy program mogą je przekazywać i odbierać w czasie rzeczywistym. W takim wypadku rodzi się jedno pytanie.
Dlaczego warto korzystać z real-time data?
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym niesie ze sobą szereg korzyści, które wpływają na przewagę konkurencyjną, efektywność operacyjną i zdolność do reagowania na zmieniające się warunki. Do najważniejszych zalet zaliczamy:
Lepszą personalizację
Działania marketingowe i sprzedażowe są lepiej dopasowane do bieżących potrzeb klientów, co zwiększa ich satysfakcję.
Błyskawiczne decyzje
Firmy planują działania na podstawie świeżych danych i zajmują się tym, co jest istotne.
Większe bezpieczeństwo
Anomalie są wykrywane szybciej, co minimalizuje ryzyko m.in. awarii, błędów, oszustw, ataków.
Optymalne zużycie zasobów
Organizacje dostosowują działania do aktualnych potrzeb i możliwości. Bardziej efektywnie wykorzystują dostępne zasoby, np. energię, flotę pojazdów, zapasy magazynowe.
Jak przetwarzać dane w czasie rzeczywistym?
Wyróżniamy 3 główne metody pracy z danymi w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie wsadowe (batch processing)
Przetwarzanie wsadowe polega na gromadzeniu i przetwarzaniu danych w partiach. Może odbywać się automatycznie, w określonych interwałach lub na żądanie użytkownika. Wydaje się to sprzeczne z ideą real-time data processing, gdzie kluczowa jest terminowość. Jednak to podejście sprawdzi się przy wykonywaniu operacji w mniej krytycznych obszarach. Przykładowo organizacje korzystające z zewnętrznych systemów reklamowych mogą importować dane dotyczące skuteczności kampanii raz dziennie, zamiast w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie zdarzeń (event-driven architecture)
W tym podejściu system rozpocznie pracę z danymi, gdy wystąpi konkretne zdarzenie. Wykorzystują je m.in. systemy monitorowania, programy analityczne, rozwiązania e-commerce. Przykładem może być dodanie produktu do koszyka w sklepie lub wypełnienie formularza – działanie podjęte przez użytkownika rozpoczyna proces przetwarzania danych.
Zdarzenia mają swój początek i koniec. Wystąpienie konkretnych warunków uruchamia procesy. W tym rozwiązaniu dane są przetwarzane w czasie rzeczywistym, „na żądanie” – system do ich obsługi jest aktywny cały czas, jednak pracuje, tylko gdy zostaną spełnione określone warunki.
Przetwarzanie strumieniowe
Polega na przetwarzaniu danych w sposób ciągły. Nie ma tu wyraźnego początku oraz końca. Zwykle pakiet informacji jest niewielki, a interwał wysyłki krótki. Technologia ta jest kluczowa w przypadku analizy dużych ilości danych w czasie rzeczywistym, na przykład z IoT, ruchu w sieci.
W tym podejściu przetwarzanie odbywa się w locie, co pozwala na uzyskiwanie wyników praktycznie natychmiast po dostarczeniu danych. Istotne jest zarządzanie stanem – informacje muszą być przechowywane, tak żeby zapewnić dostęp nie tylko do najnowszego pakietu danych, ale także wcześniejszych zbiorów.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – etapy
Dla wszystkich powyższych metod możemy wyróżnić dwa kluczowe etapy:
Zbieranie danych – proces rozpoczyna się od pojawienia się informacji w systemie.
Przetwarzanie danych – dane mogą być filtrowane, agregowane, wzbogacane, przekształcane.
Po przetworzeniu system może podjąć różne działania. Jedną z możliwości jest zapisanie informacji w bazie, co umożliwi późniejszy dostęp do nich. Kolejną opcją jest dalsza dystrybucja – w sposób automatyczny można przekazać je do innych wykorzystywanych systemów.
Natomiast dane po przetworzeniu mogą zostać po prostu zapomniane. Takie podejście może wydawać się nieintuicyjne. Jednak warto zauważyć, że pracując w czasie rzeczywistym, system przetwarza ogromne ilości informacji. Nie wszystkie będą na tyle istotne, żeby podejmować wobec nich dalsze działania.
Jakie podejście wybrać do pracy z danymi w czasie rzeczywistym?
Wybór sposobu przetwarzania danych powinien być dostosowany do celów i potrzeb organizacji.
Weźmy, jako przykład firmę spedycyjną, która korzysta z czujników IoT wyposażonych w system GPS, które strumieniują w czasie rzeczywistym położenie kontenera. Organizacja ma kilka możliwości:
- Przetwarzanie strumieniowe – analizę położenia ładunku w czasie rzeczywistym.
- Przetwarzanie zdarzeń – otrzymanie informacji, gdy transport dotrze do jednego z zaplanowanych wcześniej miejsc.
Wybierając podejście, trzeba wziąć pod uwagę specyfikę i ograniczenia źródła danych. Nie wszystkie rozwiązania dostarczają opcję utworzenia zdarzeń, która jest niezbędna do wykorzystania event-driven architecture. Bez tej opcji niezbędne jest użycie przetwarzania wsadowego lub strumieniowego.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – wyzwania i zagrożenia
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym wiąże się z wieloma wyzwaniami, które organizacje muszą przezwyciężyć, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii. Do najważniejszych problemów zaliczamy:
- Skalowalność – system musi radzić sobie z dużymi i zmiennymi wolumenami danych.
- Awarie – system oparty o przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym jest bardziej podatny na zagrożenia, gdy te informacje przestają napływać lub brakuje zasobów do ich obsługi.
- Zarządzanie danymi – duża ilość informacji wymaga ich obsługi, żeby uniknąć problemów z jakością.
- Koszty – ze względu na ilość danych i ciągłość ich przetwarzania, real-time data processing generuje wyższe koszty.
- Monitorowanie – niezbędne jest wdrożenie rozwiązań pozwalających kontrolować pracę systemu i wykrywających awarie.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – dobre praktyki
Dobre praktyki związane z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym powinny przede wszystkim minimalizować wymienione wcześniej zagrożenia.
- Wybierz odpowiednią architekturę. Postaw na oprogramowanie, które łatwo się skaluje i ma zaawansowane możliwości automatyzacji. To od możliwości platformy zależy łatwość radzenia sobie z przyszłymi wyzwaniami.
- Ponadto wdróż automatyzacje. Ilość danych przetwarzanych w czasie rzeczywistym jest olbrzymia. Dlatego nie polegaj jedynie na manualnych decyzjach i działaniach. Zautomatyzuj generowanie zadań, alertów, powiadomień, a nawet bieżącą analizę.
- Ręczne działania dotyczące danych w czasie rzeczywistym powinny dotyczyć jedynie krytycznych obszarów.
Dlatego organizacje wdrażające real-time data processing powinny skupić się na przemyślanych działaniach. Należy zaplanować różne scenariusze. W przeciwnym wypadku przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym zacznie generować zbędne koszty, przynosząc jedynie niewielkie korzyści biznesowe. Więcej pisaliśmy o tym w artykule 10 kroków do skutecznej integracji danych.
Jak FME wpasowuje się w przetwarzanie real-time?
FME to zaawansowana platforma służąca do integracji danych z ponad 450 różnych źródeł oraz zapewniająca wsparcie niestandardowych połączeń za pomocą języków API, R oraz Python. To system wykorzystujący podejście no-code oraz low-code – dzięki temu pracownicy i osoby decyzyjne w Twojej organizacji będą mogły pracować wykorzystując intuicyjny, graficzny interfejs.
FME wspiera zarówno proste, jak i bardziej zaawansowane procesy. Modyfikacja danych może odbywać się z wykorzystaniem zewnętrznego oprogramowania. Dzięki temu podniesiesz jakość informacji i dostosujesz je do potrzeb swojej organizacji.
W FME przeprowadzisz również zaawansowane analizy i zwizualizujesz dane. Dzięki wsparciu dla Location Intelligence, dane geolokalizacyjne zostaną naniesione na mapy. Zaawansowane automatyzacje pozwalają automatycznie generować zadania, wysyłać maile, generować powiadomienia, czy też uruchamiać skrypty w zewnętrznych aplikacjach.
Te wszystkie funkcje sprawiają, że FME jest sercem przetwarzania typu real-time data processing w organizacji.
Jeśli chcesz wdrożyć w swojej organizacji real-time data processing lub dowiedzieć się więcej o możliwościach FME, to zapraszamy do kontaktu. Nasi specjaliści pomogą Ci dobrać najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy, dopasowane do jej indywidualnych potrzeb.