Vidéo: Philosophie dans et pour la société / Philosophy in and for Society 2024
Les données en continu et le traitement d'événements complexes ont un impact énorme sur la façon dont les entreprises peuvent utiliser stratégiquement les mégadonnées. Grâce aux données en continu, les entreprises peuvent traiter et analyser ces données en temps réel pour obtenir un aperçu immédiat. Il faut souvent un processus en deux étapes pour continuer à analyser les principales constatations qui auraient pu passer inaperçues par le passé.
Grâce aux approches CEP, les entreprises peuvent diffuser des données, puis exploiter un moteur de processus métier pour appliquer des règles métier aux résultats de cette analyse de données en continu. Les opportunités d'acquérir des connaissances qui conduisent à de nouvelles innovations et à de nouvelles actions constituent la valeur fondamentale des approches de transmission de données en continu.
Alors, quelle est la différence entre les solutions de données CEP et de streaming? Alors que l'informatique en flux est généralement appliquée à l'analyse de grandes quantités de données en temps réel, le CEP est beaucoup plus axé sur la résolution d'un cas d'utilisation spécifique basé sur des événements et des actions.
Cependant, une technique de transmission de données en continu est souvent utilisée comme partie intégrante d'une application CEP. Les applications de données en continu gèrent généralement un grand nombre de données et les traitent à une vitesse élevée. En raison de la quantité de données, il est généralement géré dans un environnement en cluster hautement distribué.
Il n'est pas rare que les environnements CEP ne traitent que quelques variables appliquées à des modèles et processus très complexes. Tout en s'appuyant sur des modèles statistiques ou d'exploration de données complexes, les systèmes CEP sont conçus autour d'un moteur de règles afin que, lorsqu'un événement se produit, le moteur de règles déclenche une action.
