Como aproveitar a análise de dados em tempo real usando dados operacionais

As organizações atuais geram dados em grande escala e volumes.

Aplicativos executados em servidores na nuvem, data centers e dispositivos de borda produzem mais dados, de mais fontes de dados, do que nunca. Com esse crescimento, as empresas lutam constantemente para usar com eficiência seus dados operacionais para obter insights comerciais usando uma variedade de análises de dados.

Infelizmente, as abordagens tradicionais de análise espalham os dados operacionais em vários sistemas diferentes. Esses sistemas têm estruturas de dados variadas e exibem propriedades transacionais diferentes, o que dificulta a análise pelos usuários finais. Os desenvolvedores geralmente enfrentam esse desafio criando pipelines e arquiteturas de análise de dados não padronizados que, invariavelmente, afetam os aplicativos operacionais (transacionais).

As organizações se veem obrigadas a lidar com processos e sistemas não compartilhados entre as equipes. Isso agrava o problema e, em última análise, leva ao aumento dos custos administrativos, ao vazamento de dados e aos obstáculos de governança.

Como dados e transações surgem dos aplicativos modernos, há uma necessidade maior de enriquecer a experiência do usuário. Por exemplo, agora é possível combinar cargas de trabalho operacionais e analíticas durante a ingestão e o processamento de dados em tempo real. As empresas querem oferecer produtos de dados robustos que as ajudem a entender melhor o comportamento do usuário. Da mesma forma, os desenvolvedores querem analisar os dados com facilidade e sem incorrer em enormes custos de infraestrutura.

Os pipelines de dados tradicionais usam sistemas OLTP e OLAP interligados por processos ETL.

Análise de dados JSON para ganhar... Mas espere!

Nos aplicativos modernos, o JSON se tornou um padrão de fato para armazenamento de dados que exigem flexibilidade de esquema.

A extensão dos dados armazenados no formato JSON é relativamente simples, permitindo que os aplicativos evoluam rapidamente e satisfaçam as necessidades comerciais. Mas as arquiteturas e ferramentas de dados tradicionais no cenário de análise de dados impõem outra restrição: Elas separar cargas de trabalho transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP). As ferramentas de análise de dados precisam esperar que os pipelines de dados sejam modificados quando os esquemas subjacentes forem alterados.

Os processos de ETL (Extract-Transform-Load, extrair, transformar e carregar) incorrem em altos custos apenas para que os dados estejam disponíveis para processamento analítico adicional quando necessário. Essa abordagem em várias etapas torna o gerenciamento de dados desafiador devido à complexidade do uso de sistemas separados. Como resultado, os atrasos inerentes entre os sistemas OLTP e OLAP retardam a tomada de decisões e prejudicam uma empresa que, de outra forma, seria ágil.

Naturalmente, os dados em tempo real são essenciais para melhorar o resultado dos aplicativos avançados de análise de dados e business intelligence. Isso afeta a capacidade de identificar tendências, de aplicar o aprendizado de máquinaou para aproveitar qualquer outro tipo de análise prescritiva em tempo hábil.

Couchbase Analytics: Análise, processamento e gerenciamento de dados simplificados

Entre na era do análise híbrida com Análise do Couchbase.

Tentamos reimaginar um mundo em que nossos clientes ganham e a análise está disponível na velocidade das transações. Esse é um mundo em que os processos de ETL são inexistentes e um único sistema híbrido rompe a barreira entre as cargas de trabalho transacionais e analíticas.

Em sua essência, o Couchbase Analytics evita a movimentação de dados de bancos de dados a data warehouses e fornece acesso ao processamento de dados em tempo real com facilidade.

O Couchbase Analytics também processa informações de outros sistemas, além daqueles presentes em um Couchbase cluster. Essa inovação permite experiências aprimoradas para os clientes e uma melhor compreensão do desempenho dos negócios, levando a decisões mais orientadas por dados.

Os desenvolvedores agora podem realizar solicitações analíticas ad hoc complexas - grandes JOINs, agregações, agrupamentos - usando mecanismos de processamento de consultas paralelas com manipulação de dados em massa.

O Couchbase Analytics potencializa os aplicativos modernos orientados por insights.

Permita que os dados orientem suas decisões de negócios para obter vantagem competitiva

Com a análise de dados em tempo real, agora você tem um tempo mais rápido para obter insights.

Você pode executar mais experimentos para entender melhor seus clientes, pois não há ETL trabalhoso envolvido. O ciclo de feedback também é mais curto entre a transação e os sistemas analíticos sem uma camada de ETL.

O drill-down dos agregados analíticos sempre leva a novos dados do aplicativo. Como resultado, os desenvolvedores e administradores de bancos de dados evitam a proliferação de bancos de dados e não gerenciam mais sistemas analíticos separados.

O Couchbase Analytics também oferece uma linguagem de consulta de banco de dados semelhante ao SQL que facilita a exploração e a análise de dados JSON. (Saiba mais sobre o N1QL aqui.)

Por fim, é uma abordagem mais barata: um único sistema híbrido consome menos infraestrutura e precisa de menos cópias de dados, resultando em um menor custo total de propriedade. Ao separar a carga de trabalho entre as consultas operacionais e as cargas de trabalho analíticas, a utilização dos recursos é mais eficaz sem o risco de afetar o sistema transacional. (Explorarei mais os benefícios do isolamento da carga de trabalho em nosso próximo post desta série).

Aplicativos orientados por insights para a empresa moderna

As empresas usam o Couchbase Analytics em vários setores, incluindo:

• • As empresas de Fintech e de seguros detectam fraudes e classificam os riscos em tempo real nas transações, apólices e sinistros.
  • Os aplicativos de comércio eletrônico e B2C geram recomendações personalizadas com base na atividade da sessão.
  • Empresas de todos os setores otimizam as campanhas de marketing e publicidade para evitar os atrasos comuns aos sistemas em lote atuais.
  • As plataformas de IoT detectam problemas nos dispositivos e otimizam os processos em tempo real, sem esperar por atividades de manutenção periódicas.

Veja-o em ação

Próximas etapas

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  • Aprofunde-se nos detalhes técnicos com este white paper: Couchbase Under the Hood: uma visão geral da arquitetura.
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  • Assista ao nosso vídeo Couchbase Analytics - Por que, qual, como.