Gerçek Zamanlı Analiz Verilerinizden Daha Hızlı Değer Sağlamanıza Nasıl Yardımcı Olur

Gerçek zamanlı analizin veri stratejinize nasıl uyum sağladığını görün, kullanım durumlarını keşfedin ve gerçek zamanlı analizi destekleyen teknolojileri anlayın.

Gerçek Zamanlı Analiz Hakkında Bilmeniz Gerekenler:

  • Gerçek zamanlı analiz, toplandıktan hemen sonra verileri iç görülere dönüştürür; böylece veriler üzerinden hemen harekete geçebilirsiniz.

  • Gerçek zamanlı analiz akışı, aktarım sırasında verileri işleyerek veriler henüz depolanmadan istikrarlı bir iç görü akışı sağlar.

  • Şirketler, işletme ihtiyaçlarına göre çeşitli analiz stratejileri belirler. Öngörücü, kurallı ve bilişsel analizlerin tümü gerçek zamanlı analizlere dayanır.

  • Ölçeklenebilir işlemciler ve bellek içi teknoloji, sağlam bir gerçek zamanlı analiz stratejisini desteklemek için bir temel sağlar.

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT

Gerçek zamanlı analizin, iç görüleri hızlı ve ölçeklenebilir şekilde veriye dönüştürmede her sektördeki kuruluşa nasıl yardımcı olabileceğini görün. Gerçek zamanlı analiz için en uygun kullanım durumlarını, gerçek zamanlı analizin genel veri stratejisine nasıl uyduğunu ve tüm bunları gerçekleştirmek için ihtiyaç duyduğunuz teknolojileri öğrenin.

Kuruluşlar her zamankinden daha fazla ve daha hızlı veri topluyor. 2030'a kadar 24,1 milyara ulaşması beklenen bağlı IoT cihazlarına bakılacak olursa1 veriler hız keseceğe benzemiyor. Ancak birçok şirket, bu veri yığınlarını, şirketlerini büyütmek için kullanabilecekleri iç görülere dönüştürmekte zorlanıyor.

Gerçek zamanlı analiz bu noktada yardımcı olabilir. Bu yazıda, kuruluşların gerçek zamanlı analizi nasıl kullandığını, gerçek zamanlı analizi kendi veri stratejinize nasıl uyduracağınızı ve gerçek zamanlı analizi işletmenizde başarıyla uygulamak için ihtiyacınız olan altyapıyı öğreneceksiniz.

Gerçek Zamanlı Analiz Nedir?

Gerçek zamanlı analiz, toplandıktan hemen sonra verileri iç görülere dönüştürür. Bu tür iç görüler, zaman çok önemli olduğunda kullanılır. Operasyonel zeka olarak da bilinen gerçek zamanlı analiz, bir cihazın ne zaman arızalanacağını öngörebilir ve cihaz arızalanmadan önce operasyon ekibinizi uyarır. Müşteriler mağazanın yakınlarındayken müşterilere mobil promosyonlar göndermeleri için perakendecileri uyarır. Ayrıca kredi kartı dolandırıcılığını işlem tamamlanmadan tespit eder.

Gerçek zamanlı analizin nasıl işlediğini daha iyi anlamak için bunu geleneksel analiz veya toplu işlemeyle karşılaştıralım. Geleneksel yaklaşımda sınırlı sayıda geçmiş veri seti saklanır ve indekslenir. İşletme kullanıcıları içgörüye ihtiyaç duyduğunda sistemde sorgulama yapar. Toplu işleme, genellikle aylık satış raporları veya maaş bordroları oluşturmak gibi rutin görevlerde kullanılır.

Toplu raporlama, zaman açısından hassas olmayan görevler için uygunken hasta güvenliği izleme veya dolandırıcılık tespiti gibi diğer görevler anında iç görü gerektirir. Gerçek zamanlı analiz burada devreye girer.

Gerçek Zamanlı Veri Analizi ve Analiz Akışı Karşılaştırması

Talep üzerine ve sürekli (veya akış halinde) analiz de dahil olmak üzere farklı türde gerçek zamanlı analizler mevcuttur. Gartner, bu türlerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu şu tanımla açıklıyor: "Talep üzerine gerçek zamanlı analiz, kullanıcıların veya sistemlerin sorgu gerçekleştirmesini bekler ve ardından analiz sonuçları sağlar. Gerçek zamanlı sürekli analiz, daha proaktiftir ve olaylar gerçekleşirken kullanıcıları uyarır veya yanıtlar sağlar."2

Uç bilgi işlem ve Nesnelerin İnterneti (IoT), işletmelere daha yüksek hızda daha fazla veri sunarken verilerin henüz depolanmadan işlenmesi ihtiyacı analiz akışına yönelik talebi artırır. Ayrıca daha fazla işletme, kısa sürede karar almalarına ve rekabet avantajı kazanmalarına imkan sunan gerçek zamanlı iş analizi sağlamak için analiz akışı kullanmaktadır.

CIO'ların %91'i, analiz akışının kazançlarını yükseltmeye yardımcı olabileceğini söylüyor.3

Gerçek Zamanlı Analiz Kullanım Durumları

Perakendecilerden ve üreticilerden finansal hizmet firmalarına ve sağlık hizmetleri kuruluşlarına kadar işletmeler, verilerin yüksek hızına ayak uydurmaya çalışıyor. Veriler değerini günler, saatler, dakikalar ve hatta saniyeler içinde kaybedebileceğinden gerçek zamanlıya yakın işleme, iş zekasından en yüksek değeri sağlamak için oldukça önemlidir.

Örneğin, sürücüsüz bir kamyonu yönlendiren IoT verileri, veriler güncelliğini yitirmişse değersiz ve hatta tehlikeli olabilir. Benzer şekilde, bir üretim hattındaki bir makinede yorulma olduğunu gösteren veriler, makine arızalandıktan sonra işe yaramaz.

Gerçek zamanlı analizler organizasyonla ilgili birçok sorunun giderilmesini sağlar. Çevrimiçi perakendeciler, bir müşteriye sunacakları bir sonraki en iyi teklifi belirlemek için işlem ve web taraması aktivitelerini harmanlıyor. Bankalar, dolandırıcılık aktivitelerini belirlemek veya bir departmanlarıyla çalışan bir müşterinin başka bir departmandan bir tanıtıma hazır olduğunu gösteren bir işareti tespit etmek için davranışları analiz ediyor. Dinamik fiyatlama, risk yönetimi, çağrı merkezi yönetimi ve güvenlik, gerçek zamanlı analizler ile optimize edilebilecek süreçlerden yalnızca birkaçı.

Spor takımları bile biletlemeyi, indirimleri, perakende satışları ve sahadaki performansı daha iyi yönetmek için analiz akışından faydalanır. Örneğin, kapıların birinde yoğunluk oluşursa organizasyon bu konuma hemen daha fazla bilet ve güvenlik personeli göndererek bekleme süresini kısaltır ve kalabalığın güvenliğini sağlar.

Bu örneklerde, gerçek zamanlıya yakın veriler, şirketlerin katma değerli hizmetleri ve ürünleri müşterinin talep ettiği anda sunmalarını ve potansiyel olarak tehlikeli durumlar ortaya çıkmadan önce bunlara karşı savunma geliştirmelerini mümkün kılıyor.

Gerçek Zamanlı Analizlerin Genel Analiz Stratejisindeki Yeri Nedir?

Analizler veri türlerine, iş yüküne ve birçok şirketin çözmeye çalıştığı iş sorunlarının türüne bağlı olarak benimsediği analitik yaklaşımların karışımından oluşan bir spektrumdur. Analizler beş kategoride ele alınabilir:

  • Tanımlayıcı analiz, geçmişte olanlara ilişkin soruları yanıtlar.
  • Teşhis edici analiz, bu olayların neden meydana geldiğine ilişkin görüşler sunar.
  • Öngörücü analizler, gelecekte olabileceklere ilişkin görüşler sunmak için mevcut ve geçmiş verileri analiz eder.
  • Kurallı analiz, tahminlere dayanarak kuruluşun yapabileceği faaliyet önerilerinde bulunur.
  • Bilişsel analiz, insanlar tarafından alınan kararları otomatikleştirir veya geliştirir.

Basamaklar halinde birbiri üzerine geliştirilen bu beş kategori, bir kuruluşun daha hızlı ve daha iyi karar alınan, talep üzerine harekete geçen bir şirkete dönüşmesini sağlar.

Öngörücü analizler, karar almanın gerçek zamanlı bilgilerle desteklendiği “gelişmiş analizlerin” başlangıç noktasıdır. Dolayısıyla öngörücü, kurallı ve bilişsel analiz, gerçek zamanlı veri analizi özelliklerinden yararlanılan kullanım durumlarıdır.

Şirketler hangi analiz türünü kullanıyor olursa olsun, hem veri hem organizasyon silolarını daha küçük parçalara bölen gerçek zamanlı analiz mimarisine dayalı kapsamlı bir veri stratejisi benimsemelidir. Temel konu, görüşlerin kuruluş genelinde hızla ölçeklenerek iş kararlarının zamanında alınmasını sağlamak üzere verileri yakalayabilme, depolayabilme, analiz edebilme ve güvenliğini sağlama becerisidir.

Gerçek Zamanlı Analiz İçin Altyapı İhtiyaçları

Analiz çözüm yığını; altyapı, veriler, analizler ve uygulama olmak üzere dört katmandan oluşur. Intel® teknolojileri, başta ağ, depolama ve bilgi işlem olmak üzere şirketin altyapısının önemli bölümlerinin tümüne yayılarak rekabet avantajı sağlamak için verilerin verimli bir şekilde yönetilmesini ve verilerden hızla faydalanılmasını mümkün kılar. Örneğin, bir kuruluştaki Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemcili tutarlı bir mimari, birden çok mimariyi destekleme ihtiyacı olmadan analiz girişimlerinin hızla ölçeklenmesi için öngörülebilir bir yol sunar.

Veri depolarına odaklı geleneksel büyük veri çözümleri, çoğu gerçek zamanlı veri işleme görevi için uygun değildir. Gerçek zamanlı analiz desteğinde kullanılabilir Hizmet Olarak Platform (PaaS) ve Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) teklifleri sunan bulut tedarikçilerinin sayısı giderek artıyor. Bulutlar arasındaki aracı çözümler; hacim, çeşitlilik ve bilgi hızı gibi etmenlere bağlı olarak şirketlerin iş yüklerini istedikleri yerde çalıştırmalarını mümkün kılar.

Bulutta çok büyük miktarda veri üreten şirketlerin akıllı kararlar alabilmeleri için hangi verilerin şirkete geri taşınması gerektiğini belirlemeleri gerekir. Veri analizinin toplama noktasında veya bu noktaya yakın bir yerde gerçekleşmesiyle gerçek zamanlı verilerin uçta işlenmesi mümkün olabilir. Bununla birlikte, veri merkezindeki gerçek zamanlı analizler, giderek artan miktarda veriye hızlı erişim ve hızlı analiz gerektirir. Bu da CPU'dan belleğe ve depolama alt sistemlerine kadar altyapınızın her kademesini optimize etmenin çok önemli olduğu anlamına gelir.

Daha çok miktarda veriyi CPU’ya yakın konumda tutan ve güç kesintisi döngülerinde bu verilerin bellek içinde kalmasını sağlayan kalıcı bellek teknolojileri, daha yavaş olan SSD’lerden veri yakalayarak ve yeniden başlatmaları hızlandırarak G/Ç darboğazlarının neden olduğu gecikmeleri ortadan kaldırır.

Gerçek zamanlı analizler, verilerin bir bütün olarak işlenebilmesi için her yerden her formatta verinin alınmasını ve doğru kayıt formuna dönüştürülmesini gerektirir. İşin sırrı, verinin nerede oluşturulduğunu, iş süreçlerinin ve karar almanın iyileştirilmesi için nasıl kullanılacağını anlamakta yatar.

Gerçek Zamanlı Veri Analizinde Kilit Oyuncular Kimlerdir?

Intel, bir analiz teknolojisi iş ortağı olarak, ister açık kaynak ister özel olsun, sektör lideri analiz yazılımı çözümleri arasından seçim yapma esnekliği sunar.

SAP HANA, veritabanını gelişmiş veri işleme, uygulama hizmetleri ve esnek veri entegrasyonu hizmetleri ile bir araya getiren tek bir veritabanıdır. HANA, fiziksel disklerde depolanan verileri sorgulamak yerine sistemin belleğinde (günümüzde RAM olarak adlandırılır) duran verileri sorgulama yaklaşımı olan bellek içi veritabanı yazılımından faydalanır.

Bu yaklaşım, müşterilerin verileri birçok farklı ve yeni biçimde ve çok daha hızlı işlemelerini ve fırsatlardan faydalanmak veya sorunların önüne geçmek için bir dizi olasılık senaryosu geliştirmelerini sağlar. IBM ve Oracle gibi diğer geleneksel teknoloji tedarikçileri de yeni teknolojiyle birlikte platformlarında gerçek zamanlı operasyonları mümkün kıldılar.

Apache Spark taban kodu merkezli açık kaynak çözümleri; sosyal medya, görseller ve video gibi yapılandırılmamış verilerde gerçek zamanlı analizlerden faydalanmayı mümkün kılar. Sayısız sistemde ölçeklenen bellek içi analizleri kullanan Spark, büyük miktarda verinin paralel şekilde işlenmesini sağlar.

Çoğu bulutta sunulan bu çözümler, analizin sosyal medya ve IoT gibi verilerin üretildiği yerde çalıştırılmasını sağlayabilir. Sonuç olarak, şirketler modellere ve trendlere gerçek zamanlı olarak ışık tutmak için işlemsel ve çevrimiçi verileri sorgulayarak dünya ve müşterileri kadar hızlı hareket edebilirler.

Yeni çözümler ve sağlayıcılar sürekli pazara giriyor. Bu gelişme, Intel’in kurumsal analiz ve karar alma alanında çevikliğin giderek artması için sağladığı bilgi işlem, ağ ve depolama özelliklerinden faydalanmak üzere hazırlanmış zengin bir çözüm ekosistemi sunar.

Intel Gerçek Zamanlı Analiz Teknolojisi

Ölçeklenebilir işlemcilerden bellek içi teknolojiye kadar Intel, gerçek zamanlı analiz ve hızlı karar almayı destekleyen, bilgi işlemi yoğun kullanan uygulamaların performansını hızlandıran çözümler sunar.

Ölçeklenebilir Intel® Xeon® İşlemciler

Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemciler; gerçek zamanlı analiz, yapay zeka ve yoğun veri kullanımlı diğer iş yükleri için yüksek hızlı performans sunar.

Intel® Optane™ Teknolojisi

Intel® Optane™ teknolojisi; Intel® 3D XPoint™ bellek ortamını, Intel® bellek ve depolama denetleyicilerini, Intel® ara bağlantı IP'sini ve Intel® yazılımını içerir. Birlikte çalışarak yüksek kapasite ve hızlı depolama gerektiren analiz iş yükleri için düşük gecikme ve hızlandırılmış sistemler sunarlar.4

Intel® Memory Drive Teknolojisi

Intel® Bellek Sürücü Teknolojisi, daha hızlı analiz iç görüleri için sistem belleğini genişletir. Bu teknoloji, Intel® Optane™ Solid State Sürücüyü (SSD) bellek alt sistemine şeffaf bir şekilde entegre eder ve DRAM'in sınırlarını aşarak kapasiteyi artırır.

Gerçek Zamanlı Değer İçin Gerçek Zamanlı İç Görüler

Gerçek zamanlı veri akışı, verilerinizden daha hızlı, daha yüksek değer sağlamanıza yardımcı olabilir. Envanter modellemeyi geliştirmeden ağ güvenlik tehditlerini önlemeye kadar her sektördeki işletme, daha doğru öngörülerde bulunmak ve daha güvenli kararlar almak için gereken altyapıyı oluşturuyor.

Ürün ve Performans Bilgileri

1 “Küresel IoT Pazarı 2030'da 24,1 Milyar Cihaza Ulaşacak ve 1,5 Dolar Trilyon Yıllık Kazanç Sağlayacak,” Transforma Insights, https://www.prnewswire.com/news-releases/global-iot-market-will-grow-to-24-1-billion-devices-in-2030--generating-1-5-trillion-annual-revenue-301061873.html.
3“Gerçek Zamanlı Veri Kazancı Nasıl Yükseltir," CIO Insight, https://www.cioinsight.com/it-management/innovation/slideshows/how-real-time-data-boosts-the-bottom-line.html.