Pourquoi les entrepôts de données traditionnels ne répondent pas aux analyses en temps réel

Les organisations basées sur les données réussissent ou échouent en fonction de leur capacité à prendre des décisions basées sur les informations les plus récentes et les plus récentes. Qu'il s'agisse d'optimiser les chaînes d'approvisionnement, de détecter la fraude dans les transactions financières ou de personnaliser l'expérience client en temps réel, la fraîcheur des données est primordiale.

Cependant, pour de nombreuses organisations, ce Saint Graal de « l’immédiateté des données » reste insaisissable. Ils continuent de s’appuyer sur des entrepôts de données traditionnels ou d’autres magasins de données existants – des outils puissants conçus pour le traitement par lots et l’analyse historique – mais sont mal équipés pour répondre aux exigences de l’analyse en temps réel. Le résultat ? Des décisions commerciales critiques sont prises sur des données qui ne sont plus récentes, ce qui entraîne des opportunités manquées, des résultats sous-optimaux et l'incapacité de suivre le rythme de la concurrence.

Si vous êtes dans une situation où la fraîcheur des données est essentielle à votre cas d’utilisation et que vous utilisez toujours un entrepôt de données comme magasin d’analyse principal, vous ne profiterez probablement pas de tous les avantages des informations en temps réel. En fait, vous êtes probablement confronté à des latences de données et à des coûts opérationnels importants qui rendent vos initiatives de données en temps réel non viables à long terme.

L'entrepôt de données n'a jamais été conçu pour le temps réel

Pour comprendre pourquoi les entrepôts de données ne permettent pas l'analyse en temps réel, nous devons examiner les principales différences architecturales entre ces systèmes existants et les bases de données d'analyse en temps réel modernes.

Les entrepôts de données sont optimisés pour le traitement par lots et l'analyse historique. Ils excellent dans l'agrégation de grands volumes de données provenant de diverses sources, dans la transformation et le nettoyage des données, puis dans leur chargement dans un référentiel centralisé à des fins de reporting et de business intelligence. Cette approche orientée lots fonctionne bien pour les cas d'utilisation où la rapidité n'est pas un facteur critique, comme les rapports de ventes mensuels ou les analyses financières trimestrielles.

Cependant, la conception inhérente d’un entrepôt de données introduit une latence importante des données. Les données sont généralement chargées dans l'entrepôt sur une base périodique :horaire, quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle. Cela signifie qu’au moment où les données sont disponibles pour analyse, elles sont déjà obsolètes, parfois de plusieurs heures, voire plusieurs jours. Dans un environnement commercial en évolution rapide où chaque seconde compte, ce décalage peut faire la différence entre saisir une opportunité et la rater complètement.

De plus, les entrepôts de données ne sont pas conçus pour gérer des flux de données à grande vitesse ni pour prendre en charge des requêtes à faible latence. À mesure que les volumes de données et la simultanéité des utilisateurs augmentent, les entrepôts de données ont du mal à fournir les temps de réponse inférieurs à la seconde nécessaires à la prise de décision en temps réel. Les structures de stockage et d'indexation sous-jacentes d'un entrepôt de données sont optimisées pour le chargement et l'agrégation de données en masse, et non pour l'ingestion et l'interrogation rapides de données granulaires en temps réel.

Le coût des données obsolètes

Les conséquences du recours à un entrepôt de données pour des analyses en temps réel peuvent être graves. Considérez les scénarios suivants –

• Personnalisation du commerce de détail : Une entreprise de commerce électronique souhaite fournir à ses clients des recommandations de produits en temps réel en fonction de leur historique de navigation et d’achat. À l'aide d'un entrepôt de données, les recommandations seront basées sur des données datant potentiellement de plusieurs heures ou jours, ce qui entraînera une expérience client sous-optimale et des opportunités de vente perdues.

• Détection de fraude :Une institution financière vise à détecter les transactions frauduleuses en temps réel afin de minimiser les pertes. Avec un système basé sur un entrepôt de données, les mécanismes de détection des fraudes seront limités par la latence des données, permettant potentiellement à des activités frauduleuses de passer inaperçues.

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement :Un fabricant souhaite ajuster les niveaux de production et de stocks en temps réel en fonction de l’évolution de la demande et des conditions de la chaîne d’approvisionnement. S'appuyer sur un entrepôt de données entraînera des réponses retardées aux fluctuations du marché, entraînant des ruptures de stock, des stocks excédentaires et des opportunités de revenus manquées.

Dans chacun de ces exemples, le coût des données obsolètes peut être mesuré non seulement par la perte de revenus et l’insatisfaction des clients, mais également par le coût d’opportunité des avantages stratégiques manqués. Les organisations qui ne peuvent pas agir sur la base des informations les plus récentes seront toujours à la traîne par rapport à leurs concurrents plus agiles.

De plus, les coûts opérationnels associés à la maintenance d’une infrastructure d’analyse en temps réel basée sur un entrepôt de données peuvent être prohibitifs. La nécessité de processus ETL supplémentaires, de réplication de données et de mécanismes complexes de synchronisation des données crée une charge administrative importante et augmente le coût total de possession (TCO).

Bases de données d'analyse en temps réel

Pour surmonter les limites des entrepôts de données pour les cas d'utilisation en temps réel, les organisations se tournent de plus en plus vers des bases de données spécialisées d'analyse en temps réel comme Apache Pinot. Ces solutions spécialement conçues sont conçues dès le départ pour répondre aux exigences uniques de l'analyse à faible latence et à haute concurrence sur des données à évolution rapide.

Contrairement aux entrepôts de données, les bases de données d'analyse en temps réel comme Pinot sont optimisées pour l'ingestion continue de données et les requêtes en temps réel. Ils peuvent ingérer et indexer des flux de données en quelques millisecondes, ce qui permet des temps de réponse aux requêtes inférieurs à la seconde, même avec des milliards d'enregistrements. Cela permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données les plus récentes possibles, libérant ainsi le véritable potentiel de l'analyse en temps réel.

De plus, les bases de données d'analyse en temps réel sont conçues pour évoluer horizontalement, gérant des volumes de données croissants et la simultanéité des utilisateurs sans sacrifier les performances. Cette évolutivité est cruciale pour les applications critiques destinées aux utilisateurs, dans lesquelles des milliers d'utilisateurs peuvent interroger le système simultanément.

Mais les avantages des bases de données d’analyse en temps réel vont au-delà des seules capacités techniques. Ils offrent également des avantages opérationnels et financiers significatifs –

• Gestion simplifiée des données : Les bases de données en temps réel comme Pinot éliminent une grande partie de la complexité associée à l'entreposage de données, réduisant ainsi les frais administratifs et permettant aux équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

• Réduire le coût total de possession : En éliminant le besoin de processus ETL coûteux, de réplication de données et d'autres infrastructures spécifiques aux entrepôts de données, les bases de données en temps réel peuvent réduire considérablement le coût total de possession des initiatives d'analyse en temps réel. Il peut exister d'autres mesures de tarification, telles que le coût des requêtes par seconde, qui peuvent être beaucoup plus rentables chez les fournisseurs proposant des bases de données en temps réel que chez ceux proposant des entrepôts de données.

• Agilité améliorée :La capacité d'ingérer, de traiter et d'interroger rapidement des données en temps réel permet aux organisations d'être plus réactives à l'évolution des conditions commerciales et des besoins des clients, ce qui leur confère un avantage concurrentiel.

• Intégration transparente de l'écosystème : Les bases de données en temps réel s'intègrent souvent de manière transparente aux outils populaires d'ingestion, de traitement et de visualisation de données, ce qui facilite la création de solutions d'analyse en temps réel de bout en bout.

Quand choisir une base de données d'analyse en temps réel plutôt qu'un entrepôt de données

La décision d’utiliser une base de données d’analyse en temps réel comme Apache Pinot au lieu d’un entrepôt de données traditionnel doit être basée sur une évaluation minutieuse des cas d’utilisation et des exigences spécifiques de votre organisation. En règle générale, si la fraîcheur des données est essentielle aux résultats de votre entreprise et que vous traitez des flux de données à grande vitesse, une base de données d'analyse en temps réel est probablement le meilleur choix.

Voici quelques scénarios courants dans lesquels une base de données d'analyse en temps réel brille –

• Analyses destinées aux utilisateurs : Applications nécessitant des temps de réponse aux requêtes inférieurs à la seconde et la capacité de gérer une simultanéité élevée, telles que des tableaux de bord, des outils de création de rapports et des moteurs de personnalisation.

• Analyse opérationnelle : Utilisez des cas où des informations en temps réel sont nécessaires pour conduire une action immédiate, comme l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la détection des fraudes ou la maintenance prédictive.

• IoT et Edge Analytics : Analyser les données des appareils et capteurs connectés, où une faible latence et la capacité de traiter les données à proximité de la source sont essentielles.

• Traitement des données en streaming : Scénarios impliquant l'ingestion et l'analyse continues de flux de données à grande vitesse, comme les transactions financières, l'analyse des flux de clics ou l'optimisation de la publicité en temps réel.

En revanche, les entrepôts de données peuvent rester le meilleur choix pour les cas d'utilisation où la fraîcheur des données est moins critique, comme les rapports historiques, la business intelligence ou les charges de travail de science des données.

En fin de compte, la clé est de comprendre vos besoins spécifiques et de choisir le bon outil pour le travail. Essayer d'adapter de force un entrepôt de données à un cas d'utilisation d'analyse en temps réel entraînera inévitablement des performances sous-optimales, une augmentation des coûts et des opportunités manquées.

Prochaines étapes

Alors que le rythme des affaires continue de s’accélérer, le besoin d’informations sur les données en temps réel n’a jamais été aussi pressant. Les organisations capables d'exploiter la puissance du moment présent (la capacité de transformer les données en actions à la vitesse de la pensée) seront celles qui prospéreront à l'ère numérique.

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