Gli strumenti di streaming analytics ci permettono di studiare in tempo reale una quantità enorme di traffico di dati generati da fonti diverse ed eterogenee, cioè di Big Data. Lo scopo finale è sempre quello di ottenere delle informazioni utili a una organizzazione, di qualsiasi settore, per individuare opportunità e rischi al momento di prendere una decisione. Se volessimo spiegare questo termine Streaming Analytics con pochissime parole, potremmo dire che è una analisi di flussi di big data real-time.
Cosa si intende per data stream e come si genera?
Un data stream o “Flusso di dati” si attiva in seguito a un evento specifico che si verifica a seguito di una azione o di una serie di azioni. I dati generati da query continue in real-time possono provenire da: dispositivi mobili, transazioni su applicazioni, interazione su siti web, interazioni sui social media, sensori di macchinari e in generale da qualsiasi dispositivo dell’Internet of Things. In pratica, qualsiasi attività che sia misurabile può attivare un evento e contribuire a creare un flusso di dati che è opportuno analizzare.
Data la grande mole di dati che ci si potrebbe ritrovare a osservare, specialmente se osserviamo i flussi generati dall’IoT, l’analisi avviene per mezzo di software che sono programmati per tenere traccia delle variazioni degli andamenti e delle variazioni di questi dati, attraverso una operazione di tracking, e dopo lo storage sono capaci di elaborare gli elementi raccolti e di fornire dei report personalizzati per il settore di riferimento o per l’organizzazione che l’ha richiesta.
Dai dati alla decisione, passando per la streaming analytics
Genericamente potremmo immaginare la streaming analytics come una sequenza di operazioni, che si attiva in seguito alla raccolta dei dati generati da eventi prestabiliti e osservati. Man mano che il flusso dei dati viene generato, i dati monitorati vengono estrapolati dal contesto, elaborati e preparati per essere prima memorizzati e poi organizzati nel formato richiesto dall’utente, che solitamente viene anche detta “fase di presentazione”. Infine, dalle informazioni ottenute viene intrapresa dall’utente una decisione, cioè una azione, che può consistere nell’implementazione di una nuova strategia o in una variazione di quella già esistente.
Analytics tradizionale vs streaming analytics
Sia la streaming analytics sia l’analytics tradizionale hanno come elemento comune quello di collezionare dati per poi elaborarli, ma tra le due c’è una differenza sottile e sostanziale. La streaming analytics lavora con dati in tempo reale, mentre l’altra opera su dati storici precedentemente raccolti e archiviati nel tempo. Inoltre, mentre la prima esegue solo operazioni semplici sui flussi di dati, proprio per la velocità di generazione degli stessi, la seconda effettua analisi più approfondite e complesse, avendo più tempo a sua disposizione per la produzione e presentazione degli insights.
Il risultato, invece, è comune a entrambe, ed è quello di presentare all’utente un risultato utilizzabile con informazioni aggiornate, garantendo allo stesso momento anche l’aggiornamento dello stato dei dati.
L’utilità principale di preferire una streaming analytics, a una di tipo tradizionale, risiede nel fatto che ogni secondo vengono generate migliaia e migliaia di byte di dati che se non elaborati costantemente potrebbero causare una perdita di informazioni utili a una organizzazione per una sua ottimale gestione presente, ma soprattutto futura.
Basti pensare che “prendendo insieme tutte le fonti di generazione dei dati, ci sono 2,5 quintilioni di byte di dati creati ogni giorno” e che “ogni minuto, su Twitter vengono pubblicati 456.000 tweet, 510.000 commenti e 293.000 aggiornamenti di stato su Facebook. Durante questo periodo di un minuto, vengono inviate 156 milioni di e-mail”, così come riportato nello special report di IBM “Streaming Analytics: how to realize its full potential”.
A cosa serve la streaming analytics? Quali sono i vantaggi?
Se ben utilizzata la streaming analytics è uno strumento davvero potente, poiché mentre migliora l’efficienza operativa è in grado di ridurre i costi e fornire rapidamente intuizioni e azioni da intraprendere per trasformare ogni informazione ottenuta, in una nuova opportunità per una azienda.
Come è ben noto, qualsiasi sia il mercato di riferimento, è sempre arrivare primi a fare la differenza, così come in una catena produttiva, a fare la differenza è la prevenzione dei guasti e la gestione degli stessi, analizzando costantemente i dati inviati dai vari sensori. Infatti, questi sono solo alcuni dei principali vantaggi che potremmo elencare. Altri esempi di utilizzo sono: prevenire eventuali perdite finanziarie, aumentare la competitività, elaborare nuovi modelli di business, predisporre una innovazione di prodotto, risolvere eventuali problemi in tempi brevi, tenere traccia in real-time delle operazioni di routine dell’azienda o del ciclo produttivo monitorando le produzioni. Inoltre, con questo tipo di analisi è possibile sapere sempre cosa sta accadendo su base giornaliera e addirittura in ogni singolo momento, con statistiche aziendali aggiornate. In generale, ci permette di avere sott’occhio tutte le principali informazioni aziendali, di gestire con intervalli sempre più ridotti i propri indici di prestazione e di effettuare rapidamente benchmark per valutare l’efficacia di una decisione o di un processo produttivo.
I software per la streaming analytics
Per una streaming analytics accurata è necessario ricorrere all’utilizzo di software veloci e affidabili e soprattutto in grado di elaborare grandi quantità di dati. Altra operazione essenziale che svolgono è la memorizzazione in un database delle informazioni ottenute e la loro condivisione e integrazione con altre applicazioni utilizzate dall’azienda. Tra i principali software troviamo quelli di grandi aziende informatiche, ma ne sono disponibili molti altri, come: IBM Streaming Analytics, Analisi di Flusso di Azure della Microsoft, Apama Streaming analytics di Capterra, SAS Analytics for IoT, TIBCO Software.
Questi sono solo alcuni degli strumenti a disposizione degli esperti in analisi per elaborare il più velocemente i dati collezionati dagli eventi al fine di disporre in tempo reale di informazioni utili, ma anche per verificare insights su dati di base come quelli: demografici, geografici, permanenza media di visualizzazione, tipo di dispositivo utilizzato o valutare la user experience.
Strettamente correlate all’utilizzo di questi software, sono sempre più richieste nuove figure professionali in grado di settarli nel modo corretto come, ad esempio, il big data streaming analytics senior o junior.
Conclusioni
Una azienda, avvalendosi della streaming analytics sarà in grado di avere ben chiari i dati a sua disposizione, aggiornati in tempo reale, mettendone in evidenza correlazioni apparentemente nascoste anche tramite confronti tra statistiche diverse, che saranno utili in fase decisionale per incrementare il fatturato e allo stesso tempo minimizzare i rischi connessi al normale svolgimento della sua attività e alla nuova strategia intrapresa.
In poche parole, questo tipo di analisi permette in real-time di cercare opportunità nascoste o addirittura di trovarne delle nuove.
