Con l’accelerazione della trasformazione digitale in tutti i settori, sempre più aziende riconoscono il valore non ancora sfruttato dei propri flussi di dati in tempo reale. Azienda di analisi di streaming aziendale Basato sul flusso mira ad aiutare le organizzazioni a estrarre informazioni aziendali di grande impatto da questi flussi continui di dati sugli eventi operativi.
In un’intervista al recente Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big dataIl fondatore e CEO di Streambased Tom Scott ha delineato l’approccio dell’azienda per consentire analisi avanzate sui dati in streaming. Alla base dell’offerta di Streambased c’è Apache Kafkauna piattaforma di streaming di eventi open source ampiamente adottata dalle aziende Fortune 500.
“Il punto in cui (Kafka) crolla è nell’analisi su larga scala”, ha spiegato Scott. Sebbene Kafka trasporti in modo affidabile flussi di dati ad alto volume tra applicazioni e microservizi, la conduzione di carichi di lavoro analitici complessi direttamente sui dati in streaming è stata storicamente impegnativa.
Streambased aggiunge un livello di tecnologia di accelerazione proprietaria su Kafka che rende la piattaforma adatta al tipo di casi d’uso di analisi impegnativi che i data scientist e altri analisti desiderano eseguire.
Poiché questi flussi di eventi in continuo flusso alimentano i sistemi operativi critici e le funzioni aziendali principali, la qualità dei dati deve già soddisfare standard elevati in termini di accuratezza, tempestività e struttura. Sfruttando queste pipeline di dati Kafka esistenti, Streambased garantisce che le sue capacità analitiche abbiano accesso a dati aggiornati, puliti e ben organizzati.
I casi d’uso che dimostrano la potenza dell’approccio di Streambased includono il rilevamento delle frodi nei servizi finanziari. Se si verifica una transazione anomala, gli analisti possono interrogare rapidamente transazioni simili o correlate per indagare, cosa che sarebbe difficile e inefficiente da realizzare con un’architettura di streaming pura. L’ottimizzazione di Streambased per l’interattività analitica consente agli utenti di raccogliere rapidamente informazioni contestuali senza interrompere il flusso di lavoro.
La convergenza delle piattaforme di dati operativi e analitici rappresenta una tendenza di grande impatto che Streambased chiama il movimento dello “streaming data lake”.
“Penso che siamo nel periodo del movimento del lago di dati in streaming. E per data lake in streaming intendo una convergenza completa tra i sistemi di dati che utilizziamo per scopi analitici e i sistemi di dati che utilizziamo per scopi operativi”, spiega Scott.
I recenti miglioramenti come la conservazione infinita dei dati in Kafka e i servizi di analisi di streaming nativi gettano le basi per questo nuovo paradigma. Per ora, Streambased rimane concentrato sul potenziamento degli analisti aziendali attraverso un accesso self-service semplice a dati granulari in tempo reale, senza richiedere modifiche agli strumenti e ai processi esistenti.
Di seguito puoi guardare la nostra intervista completa con Tom Scott:
(Fotografato da Robert Zunikoff SU Unsplash)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
