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Analyses en Temps Réel

L'analyse en temps réel pour un meilleur engagement client

Les comportements des consommateurs évoluent rapidement, les chaînes d’approvisionnement se réorganisent et les employés travaillent de façons différentes. Les entreprises doivent offrir des expériences client plus personnalisées, réagir plus rapidement aux tendances du marché et détecter et éviter les problèmes potentiels. Mais peu d'entre elles peuvent répondre aux changements de données minute par minute ou seconde par seconde.

Avec MongoDB, les entreprises peuvent analyser toutes les données en place et fournir des informations en temps réel. Cela offre de nouvelles possibilités aux entreprises, notamment :

  • Capture de données en continu ou par lots de tous types sans mappage excessif des données.
  • Analyser les données facilement et intuitivement grâce à un framework d'agrégation intégré
  • Fournir des informations sur les données rapidement et à grande échelle en toute simplicité

En combinant les données d'événements en temps réel avec des datasheets historiques et de référence, les organisations peuvent optimiser les requêtes pour obtenir rapidement des résultats exploitables. Cela se traduit par de meilleures informations et un meilleur engagement client.

Applications créées avec l'analyse en temps réel
A diagram of showcasing real time analytics applications

Qu'il s'agisse d'offres personnalisées sur un site commerçant au détail ou d'applications bancaires vous alertant qu'il y a eu une activité frauduleuse sur votre compte, les sites commerçant analyses en temps réel font fonctionner des applications dans des petites ou grandes largeurs. Souvent présentées en tant que microservices au sein d'une autre application, les real-time analytics sont généralement présentées de quatre manières :

Personnalisation : les analyses en temps réel permettent d'évaluer le comportement des utilisateurs, de présenter des informations de profil et d'afficher des interactions historiques pour mieux personnaliser et améliorer l'expérience client ou aider à prendre une décision en temps réel.

Prévention des fraudes et des erreurs : les analyses en temps réel peuvent aider à identifier les activités frauduleuses et les erreurs de travail en faisant correspondre les informations existantes à la situation actuelle. En raison de la nature immédiate des informations en temps réel, des mesures instantanées peuvent être prises pour éviter les pratiques trompeuses.

Optimisation des performances : les analyses en temps réel peuvent vous aider à adapter les processus et les activités en temps réel afin d'optimiser les performances et l'allocation des ressources.

Maintenance préventive : les analyses en temps réel peuvent aider à optimiser les systèmes et les machines, améliorant ainsi les performances et la productivité tout au long du processus pour réduire les risques de temps d'arrêt coûteux et de perte de productivité.

Création d’applications en temps réel avec la Developer Data Platform de MongoDB
A diagram showcasing the various data sources used to create real time applications
Capturez des données provenant de plusieurs sources

Les données en temps réel reflètent ce qui se passe actuellement. Cela comprend des event-driven et streaming data, par exemple l’activité des utilisateurs sur un site de vente au détail ou dans une application bancaire, ou des données de capteurs dans une application IoT. Les données historiques reflètent les événements ou les entrées qui ont eu lieu dans le passé, par exemple les profils des clients, l'historique des achats ou les envois. Il y a de fortes chances que vous déchargiez les données historiques dans un entrepôt de données ou un stockage dans le cloud, tel qu’un compartiment Amazon S3.

  • Avec MongoDB, vous pouvez capturer des données provenant de différents sources en une seule et même vue. MongoDB :
  • Prise en charge de plusieurs structures et types de données grâce à la plateforme de données multimodales leader du marché
  • S’adapte facilement aux nouveaux types de données avec un schéma flexible et un modèle de document de type JSON qui permettent la création de différents champs d’un document à l’autre
  • Ingestion facile des données de stockage dans le cloud avec des processus traditionnels par lots et event-driven avec MongoDB Connector pour Apache Kafka (avec prise en charge des données de time series)
Regroupez, enrichissez et analysez les données

Avec MongoDB, les analyses en temps réel peuvent être dérivées de plusieurs sources de données – des agrégations de base à l’apprentissage automatique et à l’IA – et stockées séparément. L’analyse peut être effectuée sur de nouvelles données à grande échelle et avec une grande intégrité.

Les atouts de MongoDB incluent :

  • Effectuer des analyses et des préparations de données via le framework d’agrégation MongoDB, y compris des fonctions de window sur les données de time series
  • Solutions partenaires étroitement intégrées pour l'IA/ML, et MongoDB Connector pour Apache Spark pour des analyses plus avancées
  • Évolutivité horizontale économique et efficace avec le sharding, et possibilité de maintenir des performances opérationnelles élevées grâce à l'isolation des workloads
  • Bases de données compatibles ACID pour garantir la capacité de réagir aux nouvelles données en temps réel et de maintenir une intégrité élevée des données tout en répondant à de nombreuses requêtes simultanément
Fournir des informations orientées vers l'action

Afin de combattre la fraude ou d'envoyer des offres personnalisées, la rapidité d'exécution est essentielle au succès de votre application et, en fin de compte, de votre entreprise. Les informations doivent être fournies au fur et à mesure qu’elles se produisent.

La configuration et le développement d’analyses en temps réel avec une productivité élevée — ce qui signifie moins de temps perdu à mapper des tables de données ou à coder des pipelines de données à usage unique — transforment vos données en un avantage concurrentiel.

MongoDB :

  • MongoDB offre une variété d’options efficaces pour fournir des informations en temps réel aux consommateurs de données, y compris les change streams, les triggers et GraphQL.
  • Les développeurs peuvent coder facilement des informations sur les applications dans leur langage préféré via MongoDB Query API
  • Intégration de full-text search, de la visualisation des données et des cas d'utilisation du data lake dans une architecture simple
  • Fournit un traitement transactionnel et des index puissants pour garantir des requêtes à faible latence

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Commencez en quelques secondes. Utilisez des exemples d'ensembles de données préchargés pour vous familiariser avec Query API et la plate-forme de données d'application MongoDB.
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