Données de streaming et streaming des données –

L'augmentation constante des demandes d'analyses plus rapides et de connaissances approfondies sur les clients ont fait apparaître un intérêt considérable pour les technologies de streaming (diffusion en continu) des données.

Vous ne l'avez peut-être pas réalisé, mais le streaming des données fait désormais partie de notre vie quotidienne : les données peuvent être collectées en temps réel à partir des jeux en ligne, de l'e-commerce et des médias sociaux, du GPS et des capteurs. Ces nouveaux types de données ont créé un environnement qui oblige à convertir ces données en connaissances précises, et de préférence... avant vos concurrents ! En d'autres termes, le fait de produire des analyses inexactes ou d'obtenir ces connaissances trop tard peut vous placer dans une position vulnérable : pendant ce temps, vos concurrents peuvent grignoter votre part de marché en répondant plus efficacement aux besoins du secteur et de clients que vous n'avez même pas commencé à identifier.

Pour cette raison, Kafka, Kinesis et d'autres technologies de traitement en temps réel font désormais partie intégrante des piles technologiques de nombreuses entreprises. En effet, ces frameworks leur permettent de collecter et d'analyser leurs données en temps réel. Dans le passé, les données de streaming étaient limitées par les performances des environnements ou le nombre de processus pouvant être exécutés en simultanés ; or, ces deux capacités sont mutuellement exclusives. Aujourd'hui, Kafka et d'autres frameworks spécialisés dans le streaming des données permettent désormais de déplacer et traiter vos données de streaming de manière souple et évolutive.

Cas d'usage standard – Analyse des données de streaming des internautes

L'analyse du parcours de navigation des internautes est l'un des principaux cas d'usage des données de streaming.

Ce type d'analyse permet aux entreprises de suivre le comportement des visiteurs de leurs pages Web. Les entreprises les plus performantes observent les pages consultées par leurs visiteurs et analysent la séquence d'événements qui amène ceux-ci à effectuer des actions importantes (faire preuve d'« engagement ») sur leur site – par exemple, faire un achat. Ces entreprises peuvent également suivre les liens sur lesquels leurs visiteurs cliquent le plus souvent et vérifier le temps qu'ils passent sur telle ou telle page.

Pour les entreprises d'e-commerce, ces mécanismes sont particulièrement importants parce qu'ils les aident à réduire les risques que les clients et visiteurs abandonnent leur panier avant de valider leurs achats. En outre, ces mécanismes leur permettent de faire des recommandations en temps réel de manière à inciter les acheteurs à ajouter dans leur panier des articles auxquels ils n'auraient pas pensé.

Les magasins traditionnels (physiques) peuvent également retirer certains avantages des données de streaming : les plus grands distributeurs du monde utilisent déjà les données de streaming pour disposer d'une vue actualisée de leurs stocks ou sur les comportements d'achat des clients dans tel ou tel magasin. Au final, ces capacités permettent aux entreprises de distribution de répondre aux habitudes d'achat de leurs clients avec une vitesse et granularité (spécificité) sans précédent.

L'analyse en temps réel des données des capteurs constitue un autre cas d'usage majeur pour les données de streaming. L'Internet des objets (IoT) est un concept en vogue depuis des années : il dépend fortement des données de capteurs embarqués par différents types de support, qui peuvent aller d'un avion de ligne de 250 tonnes à la poubelle à roulettes de votre voisin. Les capacités évolutives de collecte et traitement des données d'Apache Kafka et d'autres technologies en font un choix naturel pour les données des capteurs, qui peuvent transmettre plusieurs téra-octets de données par jour. L'analyse de ces données permet aux entreprises d'effectuer la maintenance préventive de leurs équipements et d'exécuter certains de leurs processus plus efficacement. Pour résumer, les données de streaming permettent d'analyser en temps réel des données générées par les capteurs.

Un certain nombre d'entreprises parmi les plus importantes au monde comme LinkedIn (lieu de naissance d'Apache Kafka), Netflix, Airbnb et Twitter ont déjà implémenté des technologies de traitement de données en continu pour des cas d'usage très différents. Ces technologies leur permettent de disposer d'une vue de leurs données en temps réel qui est à la fois plus exhaustive, plus précise et plus rapide qu'auparavant.

Talend Data Streams

Talend Data Streams est une application gratuite qui rend l'intégration des données de streaming plus accessible, plus facile et plus rapide. Cette solution simplifie les technologies de streaming les plus complexes et vous aide à mener à bien vos projets d'intégration de données avec Kafka et Kinesis. La solution Talend Data Streams a été conçue pour les formats (types) de données les plus efficaces, en particulier AVRO, JSON, Parquet et CSV et elle supporte Salesforce, AWS S3, Google Cloud Storage et la plupart des bases de données en cloud.

Un simple compte Amazon AWS suffit pour être opérationnel en quelques minutes. Qu'attendez-vous pour travailler avec vos données de streaming ? Pour découvrir comment vous pouvez tirer parti de ces nouveaux types de données en temps réel, n'hésitez pas à tester Talend Data Streams !

| Last Updated: January 28th, 2019