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O que é a Análise em Tempo Real no Fabric?

  • Artigo

As últimas décadas viram uma mudança de paradigma na maneira como acessamos e consumimos informações, à medida que os usuários se acostumaram com dados interativos, sob demanda e acessíveis a todos. Essa mudança foi alimentada por Big Data, ingestão de dados de streaming e pesquisa indexada baseada em palavra-chave. Todos juntos formam uma experiência de usuário simplificada. Com a análise em tempo real no Microsoft Fabric, permitimos que as organizações se concentrem e ampliem sua solução de análise enquanto democratizam os dados para as necessidades do cientista de dados típico até o engenheiro de dados avançado. A análise em tempo real tornou-se essencial em muitos cenários no mundo empresarial, como segurança cibernética, acompanhamento e gerenciamento de ativos, manutenção preditiva, otimização da cadeia de suprimentos, experiência do cliente, gerenciamento de energia, gerenciamento de inventário, controle de qualidade, monitoramento ambiental, gerenciamento de frotas e saúde e segurança.

Como posso fazer isso? A análise em tempo real reduz a complexidade e simplifica a integração de dados. Obtenha acesso rápido aos insights de dados com poucos segundos de provisionamento, indexando, particionando e transmitindo dados automaticamente para qualquer formato ou fonte de dados e visualizando e gerando consultas sob demanda. Esse processo do usuário é simplificado, preservando recursos analíticos avançados. A análise em tempo real permite que você se concentre em suas soluções de análise de forma perfeitamente expansível com o serviço à medida que seus dados e suas necessidades de consulta aumentam.

Screenshot of Real-Time Analytics product showing the database homepage with a quick query pane showing binned ingestion results.

A análise em tempo real é uma plataforma de análise de Big Data totalmente gerenciada e otimizada para dados de streaming e de série temporal. Ela contém uma linguagem de consulta dedicada e um mecanismo com desempenho excepcional para pesquisar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com alto desempenho. A análise em tempo real é totalmente integrada a todo o conjunto de produtos do Fabric, tanto para cenários de carregamento de dados quanto para cenários de transformação de dados e visualização avançada.

O que torna a análise em tempo real exclusiva?

  • Capturar, transformar e rotear eventos em tempo real para vários destinos, incluindo aplicativos personalizados.
  • Ingira ou carregue dados com facilidade de qualquer fonte, em qualquer formato de dados.
  • Execute consultas de análise diretamente em dados brutos, sem a necessidade de criar modelos de dados complexos ou scripts para transformar os dados.
  • Importe dados com streaming por padrão, que fornece alto desempenho, baixa latência e análise de dados de alta atualização.
  • Os dados importados passam pelo particionamento padrão (particionamento baseado em tempo e em hash) e pela indexação por padrão.
  • Trabalhe com estruturas de dados versáteis incluindo dados estruturados por consulta, dados semiestruturados e texto livre.
  • Consulte dados brutos sem transformação, com alto desempenho, tempo de resposta incrivelmente baixo, enquanto usa uma ampla variedade de operadores disponíveis.
  • Gerencie uma quantidade ilimitada de dados, de gigabytes a petabytes, com escala ilimitada em consultas simultâneas e usuários simultâneos.
  • O dimensionamento automático interno ajusta os recursos para corresponder a fatores de carga de trabalho, por exemplo, cache, memória, uso de CPU e ingestão, otimizando o desempenho e minimizando o custo.
  • Faça uma integração abrangente com outras experiências e itens no Microsoft Fabric.

Quando usar a análise em tempo real?

Se qualquer uma destas perguntas descrever suas necessidades de dados, a análise em tempo real será a solução certa para você:

  • Preciso de alta atualização da ingestão de dados à consulta?
  • Quero transformar dados de streaming?
  • Tenho um serviço que precisa acessar dados com baixa latência de consulta (em questão de segundos)?
  • Preciso pesquisar ou acessar dados em formatos diferentes, como dados estruturados, dados semiestruturados (incluindo dados complicados, como JSON ou outras matrizes), ou dados não estruturados (por exemplo, texto livre)?
  • Quero ter a capacidade de consultar grandes quantidades de dados?
  • Meus dados têm um componente de tempo que pode se beneficiar da estrutura de banco de dados otimizada para série temporal?
  • Quero ter a capacidade de criar consultas ad hoc em qualquer campo ou linha sem otimização prévia?

Os tipos de setores que se beneficiam da análise de dados na análise em tempo real são variados. Por exemplo: finanças, transporte e logística, cidades inteligentes, edifícios inteligentes, operações de fabricação, automotivo e petróleo e gás.

Cenários

Marketing

Como um especialista em marketing que implementa uma nova campanha, a análise em tempo real permite que você analise o impacto imediato de sua campanha sobre vendas, inventário e logística. Você pode transmitir grandes volumes de dados para seu banco de dados KQL por meio do Eventstream com uma latência de alguns segundos e, em seguida, usar um conjunto de consultas KQL para analisar o desempenho da campanha e visualizar suas descobertas em um relatório compartilhável do Power BI. Você pode usar esses insights para modificar imediatamente os diferentes aspectos de sua campanha e exibir facilmente o efeito em tempo real. Você também pode conceder acesso de exibição para seu banco de dados KQL para equipes diferentes em sua empresa, como as equipes de finanças e produção para analisar seus dados de streaming e fazer ajustes no custo e produção do produto adequadamente.

Sales

Como analista de negócios que trabalha para uma cadeia de varejo global, você é responsável por analisar os dados de entrada e comunicar seus insights aos principais stakeholders em sua empresa. Você pode coletar e armazenar dados de uma variedade de fontes diferentes, como fabricantes, carregadores, fornecedores e em uma variedade de formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Todos esses dados acionáveis são capturados em um banco de dados KQL, fornecendo uma solução de dados escalonável para seus dados crescentes, com capacidade de armazenar bilhões de registros que podem ser retidos por anos a fio para você consultar e comparar com os dados de streaming. Além de usar um conjunto de consultas KQL para executar a análise de série temporal, você também pode criar relatórios do Power BI visualizando análises geoespaciais de rotas terrestres e marítimas, detectar anomalias rapidamente e colaborar com gerentes de projetos em painéis para tomar melhores decisões de negócios.

Como trabalhar com a análise em tempo real?

Os principais itens disponíveis na análise em tempo real incluem:

  • Fluxo de eventos para capturar, transformar e rotear eventos em tempo real para vários destinos com uma experiência sem código.
  • Um banco de dados KQL para armazenamento e gerenciamento de dados. Os dados carregados em um banco de dados KQL podem ser acessados no OneLake e expostos a outras experiências do Fabric.
  • Um conjunto de consultas KQL para executar consultas e exibir e personalizar os resultados da consulta nos dados. O conjunto de consultas KQL permite salvar consultas para uso futuro e exportar e compartilhar consultas com outras pessoas e inclui a opção de gerar um relatório do Power BI.

Veja como esses itens funcionam juntos no cenário de análise e consumo de dados de streaming de ponta a ponta: Tutorial da análise em tempo real – introdução

Integração com outras experiências

Schematic image of architecture of Real-Time Analytics integration with other experiences.

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