Uma definição de análises em tempo real

A maioria de nós interage regularmente com análises em tempo real, mesmo que não tenhamos consciência disso. Esse tipo de análise funciona em segundo plano para ajudar a escolher a rota para um motorista que deixa nosso pacote, verificar indícios de fraude em compras com cartão de crédito e ajudar as concessionárias de serviços públicos a manterem as luzes acesas com manutenção proativa em equipamentos de geração de energia.

E embora nem todas as empresas precisem agir com base em dados em milissegundos, a análise em tempo real continua a melhorar, tornando a tecnologia — e as vantagens comerciais que ela traz — possíveis para muito mais organizações. Isso está mudando a forma como pensamos sobre análises; em vez de apenas olhar para o que aconteceu e como melhorar na próxima vez, as análises em tempo real são uma ferramenta de decisão operacional momento a momento.

O que é análise em tempo real?

As análises coletam dados no momento em que são gerados — seja por um clique em um site, um comentário em uma rede social, uma transação ou um sensor — e os envia para um sistema para avaliação e ação. A análise em tempo real em alguns processos de negócios opera em milissegundos para extrair dados de várias fontes e inserí-los em um sistema onde são organizados e analisados ​​— e então acionados por um sistema automatizado ou comunicados às pessoas em gráficos, texto ou voz. É como os vendedores de passagens ajustam os preços com base na demanda, como uma companhia aérea atualiza o status de um voo ou como um banco avisa você imediatamente quando há uma cobrança que seu algoritmo de inteligência artificial não gosta.

Os sistemas de análise de dados em tempo real podem utilizar fontes de dados estruturados e não estruturados. Dados estruturados vêm em formatos previsíveis e consistentes de fontes como aplicações corporativas. Dados não estruturados, às vezes chamados de big data, exigem processamento adicional e vêm de fontes que incluem sites de mídia social, documentos de texto e vídeos. Os sistemas de análise de dados podem combinar esses dois tipos de fontes para uma análise mais rica e, então, apresentar as descobertas de maneiras que as pessoas possam entender e agir facilmente.

As tecnologias que permitem análises em tempo real incluem bancos de dados e data lakes, algoritmos de machine learning (ML), ferramentas de integração de dados, linguagens de programação, notebooks de ciência de dados e vários projetos de código aberto. Combinados com o machine learning, os sistemas de análise em tempo real podem fazer mais do que auxiliar na tomada de decisões: podem procurar tendências, gargalos ou oportunidades de negócios ocultas em dados operacionais.

Principais conclusões

• A análise em tempo real pode criar uma vantagem competitiva ao ajudar uma organização a agir sobre mudanças em seu ambiente de negócios conforme elas acontecem.
• As análises requerem uma arquitetura de TI projetada para transmitir dados imediatamente para um sistema em que os dados podem ser consultados. Idealmente, esse sistema também inclui recursos de machine learning para melhorar e acelerar a tomada de decisões.
• Casos de uso de análises em tempo real estão surgindo e se expandindo em quase todos os setores.
• Existem diferentes ferramentas e opções arquitetônicas para permitir análises em tempo real.

Uma definição de análises em tempo real

A análise em tempo real é uma modalidade de análise de dados e está ganhando popularidade entre empresas digitais experientes. É uma extensão da análise de dados tradicional e usa muitos dos mesmos conjuntos de habilidades. A análise tradicional, geralmente chamada de análise em lote, é um processo mais lento no qual grandes quantidades de dados armazenados são preparadas e então enviadas a uma plataforma de análise para gerar gráficos ou tabelas em um painel. Os dados podem ter horas, dias, semanas ou até meses e são usados ​​para traçar um panorama do que aconteceu no passado. Este foi, e continua sendo, um recurso essencial para ajudar a orientar futuras tomadas de decisões.

Em contraste com a análise de dados tradicional, a em tempo real é sobre o que está acontecendo agora. Em vez de armazenar dados e, então, movê-los periodicamente para um sistema de análise usando um processo técnico complexo chamado extrair, transformar e carregar (ETL), a análise em tempo real envia imediatamente os dados para o sistema para avaliação e ação, geralmente apenas milissegundos após sua criação. É fácil entender por que isso às vezes pode ser chamado de análise de streaming.

Muitas organizações estão migrando do processamento em lote para o processamento em tempo real e de arquiteturas orientadas por solicitações para arquiteturas orientadas por eventos que possibilitam mais automação.

Muitas arquiteturas de gerenciamento de dados podem suportar análises em tempo real, mas uma que está ganhando popularidade devido à sua simplicidade é chamada de análise no banco de dados. Ela permite que os analistas executem análises onde os dados são armazenados, em vez de realizar a etapa extra e demorada de ETL de grandes conjuntos de dados para um banco de dados analítico separado. Analistas da Forrester apelidaram esse modelo de análise no banco de dados de plataforma "translítica" — combinando funções transacionais e analíticas — e ele pode facilitar a manutenção da integridade dos dados e a realização de análises em escala.

Benefícios das análises em tempo real

Em lojas de varejo que preveem a demanda, agências de marketing que aceleram decisões de segmentação em milissegundos e muitas outras organizações, as pessoas estão descobrindo que os insights instantâneos das análises em tempo real são uma ferramenta valiosa para tomar decisões ou automatizar ações.

1. Tome decisões mais rápidas com base em dados

A análise em tempo real fornece às empresas as informações necessárias para agir no momento, seja para alterar rotas, reagir a um problema na manufatura, alterar uma campanha de marketing ou atualizar um parceiro da cadeia de suprimentos.

2. Melhore a experiência do cliente

Insights em tempo real sobre o pedido ou a solicitação de serviço de um cliente proporcionam uma experiência mais suave e personalizada aos consumidores.

3. Ganhe uma vantagem competitiva

As empresas podem ajustar preços, alterar ofertas ou atualizar a disponibilidade de produtos em tempo real para melhorar a eficiência e a receita de maneiras que um concorrente menos adepto digitalmente não consegue.

4. Identifique oportunidades de crescimento

As análises em tempo real podem ajudar os profissionais de marketing a identificar tendências à medida que elas surgem. Usando análises que combinam diversos fatores, como vendas e sentimento nas mídias sociais, a tecnologia pode ajustar mensagens ou até mesmo sugerir mudanças no produto para capitalizar a tendência antes da concorrência.

Desafios da implementação de análises em tempo real

A criação da infraestrutura de dados integrada e escalável necessária para análises em tempo real normalmente exige planejamento, experiência e recursos. Um fator-chave por trás de muitos dos desafios da análise em tempo real é montar uma arquitetura que seja poderosa e eficiente o suficiente para permitir que a coleta, a integração e a análise de dados aconteçam em tempo real. No entanto, arquiteturas complexas podem levar a tempo de inatividade e dores de cabeça para engenheiros e possivelmente menor adoção se o serviço não for confiável. A seguir estão três passos para ajudar a superar os desafios.

1. Identifique as fontes de dados

Um dos primeiros desafios ao implementar análises em tempo real é contabilizar todas as fontes de dados envolvidas. Por exemplo, uma aplicação de varejo extrai dados de fornecedores de produtos e os transfere para softwares de contabilidade financeira e aplicações de atendimento ao cliente. As fontes certas para uma iniciativa de análise em tempo real podem estar dentro ou fora da empresa e incluir dados estruturados ou não estruturados. As equipes de TI podem usar muitas ferramentas para localizar e catalogar fontes de dados.

2. Integre vários sistemas

Depois que uma equipe identifica as fontes de dados, os dados devem ser integrados em um fluxo que pode ser usado pelo sistema de análise. Essa etapa geralmente requer uma plataforma de integração que forneça as APIs e os conectores pré-criados necessários para ingerir dados de várias fontes.

3. Desenvolva uma arquitetura escalável

Como a análise em tempo real se baseia em fontes de dados que mudam de acordo com a atividade comercial, os volumes de dados podem ser imprevisíveis. Os recursos de computação atribuídos à análise em tempo real devem ser provisionados para o maior caso de uso possível ou criados em um serviço de nuvem que pode ser ampliado ou reduzido para atender às necessidades.

Análises de dados em tempo real: Estruturados vs. não estruturados

Tanto dados estruturados quanto não estruturados podem ser usados ​​em um sistema de análises em tempo real. Inclusive, combinar os dois tipos, a fim de traçar rapidamente um quadro mais claro, é o que torna muitos sistemas de análises em tempo real tão valiosos. Esses dois tipos de dados são diferentes exatamente na maneira como seus nomes indicam: dados estruturados vêm em formatos consistentes e previsíveis de fontes como aplicações corporativas, o que os torna mais fáceis de serem colocados em um banco de dados relacional. Dados não estruturados não têm formatação previsível; eles são extraídos de fontes como feeds de mídias sociais, formulários de comentários de clientes, documentos de texto ou vídeos e, em seguida, formatados para uso no sistema de análises em tempo real.

Boas práticas para usar dados analíticos em tempo real

Um processo de análise de dados em tempo real dependerá da qualidade das práticas gerais de gerenciamento de dados de uma organização. O software de gerenciamento de dados corporativos deve incluir a capacidade de escalar rapidamente, integrar diversas fontes, garantir a qualidade das informações e uma governança forte e, claro, priorizar a segurança dos dados. A seguir estão boas práticas a serem consideradas.

1. Identifique os requisitos de dados

Primeiro, faça a seguinte pergunta: para quem é esse mecanismo de análise em tempo real? É improvável que se aplique a toda a empresa, então você precisa avaliar se será usado por um departamento inteiro ou apenas por usuários selecionados dentro dele. Ter um conjunto de metas claras e focadas ajudará nessa avaliação. Essa classificação levará você a saber quais fontes de dados dentro e fora da empresa você precisará acessar. Outra pergunta a ser feita nesse processo: você seria mais ambicioso com essas metas se tivesse mais ou melhores dados?

2. Desenvolva uma arquitetura eficiente

Reduza ao mínimo o número de vezes que os dados devem ser movidos ou passar por um processo de ETL. Os processos de ETL podem criar latência e aumentar os riscos de segurança e conformidade dos dados à medida que estes são movidos entre armazenamentos. Uma tendência atual é usar análises no banco de dados, onde o processamento é realizado dentro de um banco transacional para evitar mover grandes conjuntos de informações para um banco de dados analítico separado.

3. Entenda todas as suas fontes de dados

De acordo com uma pesquisa recente, mesmo uma empresa de médio porte tem em média 20 produtos SaaS pagos em uso. Adicione isso ao software on-premises e outras fontes de dados de terceiros ou não estruturadas, e você terá muitas opções. Identifique aqueles que sua iniciativa de análise em tempo real exigirá.

4. Use algoritmos de machine learning

Diferentes modelos de machine learning revelam diferentes tipos de insights com base em como eles analisam os dados. Os modelos de ML podem ser treinados para tarefas de regressão ou classificação, detecção de anomalias ou outros propósitos. Além de obter insights em tempo real, o machine learning pode ajudar a detectar tendências, tomar decisões mais rápidas e automatizar ações ou recomendações.

5. Encontre as ferramentas de dados certas

As ferramentas de dados certas podem ajudar você a compor um sistema de análises em tempo real. Se você usar processos ETL, precisará de ferramentas para extrair informações, limpar e transformar os conjuntos de dados e transferi-los para os sistemas apropriados.

6. Monitore o desempenho

Há duas maneiras de pensar sobre o monitoramento do desempenho das suas análises em tempo real. Uma é puramente humana: estabelecer relacionamentos com pessoas que podem relatar como uma empresa está funcionando. A fábrica está funcionando melhor ou os clientes estão obtendo as informações automatizadas de que precisam? A segunda maneira é monitorar seus processos de dados para identificar tendências negativas e gargalos e ser capaz de reagir.

7. Reaja rapidamente às mudanças ambientais

Um sistema de análises em tempo real pode ter muitas fontes de dados e dependências. Quando uma mudança no ambiente de negócios provoca uma alteração em uma dessas entradas, certifique-se de que seu sistema de análises em tempo real e os funcionários que o utilizam tenham uma maneira de observar o problema e um processo para corrigi-lo.

Exemplo de análises em tempo real

A Tetris.co, sediada no Brasil, mostra como uma empresa pode se beneficiar ao dar aos tomadores de decisão acesso direto a análises em tempo real. A empresa reúne dados de diversas fontes de mídia em um banco de dados MySQL e usa análises em tempo real para entender o desempenho dos investimentos em publicidade. A Tetris.com atingiu a velocidade que seu software exige ao migrar para o HeatWave MySQL, onde pôde executar transações e cargas de trabalho de análises em tempo real diretamente de um banco de dados MySQL, eliminando a necessidade de movimentação de dados e integração com um banco de dados analítico separado. O sistema de alto desempenho ajudou os analistas da linha de frente a entender tendências mais rapidamente e melhorar os resultados de marketing, transferindo investimentos de plataformas de publicidade de baixo desempenho para canais de alto rendimento.

Como escolher a solução de análise em tempo real certa

Muitas habilidades e ferramentas podem ajudar a criar um sistema de análises que produza resultados para a sua organização. Essas ferramentas incluem modelagem, qualidade e visualização de dados. Um bom lugar para começar é considerar seu software e suas habilidades atuais. Por exemplo, uma organização que usa o MySQL Database para transações pode simplesmente optar por uma versão baseada em nuvem que oferece análises no banco de dados, além de machine learning, eliminando a necessidade de ETL de dados para separar os sistemas de análise e de ML.

Obtenha os dados certos para as pessoas certas mais rapidamente com o HeatWave MySQL

Se sua organização precisa das vantagens da análise em tempo real, o HeatWave MySQL oferece uma solução poderosa. O HeatWave MySQL é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado, alimentado pelo acelerador de consulta na memória integrado do HeatWave. Ele fornece análises em tempo real sem a complexidade, a latência, os riscos e os custos da duplicação de ETL.

Com o HeatWave MySQL, você pode acessar uma variedade de recursos integrados do HeatWave para análises, machine learning e IA generativa. O HeatWave Lakehouse permite consultar até meio petabyte de dados no armazenamento de objetos em uma variedade de formatos de arquivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados e, opcionalmente, combiná-los com dados no MySQL. HeatWave AutoML e HeatWave GenAI oferecem os benefícios do machine learning integrado e automatizado e da IA generativa, sem ETL entre serviços de nuvem.

Perguntas frequentes sobre análises de dados em tempo real

Qual é um exemplo de big data?

Há muitos exemplos de análises em tempo real nos negócios. Uma empresa, a FANCOMI, pretende se tornar a maior rede de publicidade de marketing de desempenho do mundo, permitindo que os anunciantes paguem quando o resultado desejado for alcançado, em vez do método tradicional, quando os anúncios são alocados. Ela usa análises em tempo real para monitorar e medir o impacto de 20.000 anúncios para 2,6 milhões de agências e sites de mídia 24 horas por dia.

Por que as empresas precisam de análises em tempo real?

Sistemas digitais, incluindo sensores de Internet das Coisas, sites e aplicativos de mídia social e varejo online, combinados com sistemas de bastidores, como CRM, ERP e gestão de capital humano (HCM), estão gerando dados em quantidades sem precedentes. As empresas que conseguirem entender rapidamente essa enxurrada de dados operacionais para ver mudanças em seus negócios e responder com as decisões corretas vencerão a concorrência.

Como as análises em tempo real melhoram a tomada de decisões?

As análises em tempo real usam dados no momento em que são criados, quando são mais relevantes. Organizações que não usam análises em tempo real podem tomar decisões importantes com base em dados que já estão obsoletos quando se tornam disponíveis para análise.