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
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
