تفسير تحليل البيانات في الوقت الحقيقي
تزداد توقعات مستخدمي التطبيقات باستمرار، حيث يرغبون في تحليل البيانات في الوقت الحقيقي دون الحاجة إلى مغادرة التطبيق أو الانتظار لثوانٍ طويلة حتى يتم تحميل التحليلات أو اتخاذ قرارات استنادًا إلى بيانات قديمة بدقائق أو ساعات. في الحقيقة، تقوم التطبيقات بجمع البيانات في الوقت الحقيقي باستمرار من الآلات، وتفاعل المستخدمين، والبنية التحتية التشغيلية، ويرغب المستخدمون في الوصول إليها فورًا.
تحديات التحليل في الوقت الحقيقي:
حتى وقت قريب، كان من التحدي تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي بالسرعة والمقياس المطلوبين للتطبيقات. اعتبرت تطبيقات قليلة تعتمد على تحليلات الوقت الحقيقي لأنه كان يشكل تحديًا طويل الأمد وتكلفة باهظة. مع نمو البيانات في الوقت الحقيقي وظهور التخزين السحابي، أصبحت تحليلات الوقت الحقيقي الآن في متناول حتى للفرق الهندسية الصغيرة.
تطور تطبيقات التحليل في الوقت الحقيقي:
تقوم التطبيقات بتوسيع قدراتها في مجال تحليل الوقت الحقيقي بسرعة. في مجال برامج الأمان، يستخدم عدد متزايد من الحلول التعلم الآلي لاكتشاف الضعف والبحث التفاعلي والتحليل لتقييم وتخفيف المخاطر. في مجال اللوجستيات، يوفر تحليل الوقت الحقيقي رؤية من الطرف إلى الطرف للموردين والعملاء لتعزيز تتبع الشحنات وتحسين تحسين المسار والمبادرات التالية. عبر التطبيقات، يتم تعزيز الإنتاجية واتخاذ القرارات وتحسين تجربة المستخدم من خلال تحليل الوقت الحقيقي.
ما هو تحليل الوقت الحقيقي؟
تعتمد تحليلات الوقت الحقيقي على استخدام البيانات فور إنتاجها للإجابة على الأسئلة، واتخاذ التنبؤات، وفهم العلاقات، وتلقيم العمليات بشكل تلقائي.
تعرف Gartner تحليل الوقت الحقيقي على أنه:
“التخصص الذي يطبق المنطق والرياضيات على البيانات لتوفير رؤى تساعد على اتخاذ قرارات أفضل بسرعة.”
متطلبات تحليل الوقت الحقيقي:
تتلخص متطلبات تحليل الوقت الحقيقي في الوصول إلى بيانات طازجة واستعلامات سريعة. هذه أساسًا لقياسين للتأخير، تأخير البيانات وتأخير الاستعلام.
تواجه التحليلات في الوقت الحقيقي تحديات جديدة، ولكن مع التقدم التكنولوجي وتوسيع استخدام السحابة، أصبحت هذه التقنية ميسرة للعديد من الفرق الهندسية. يظهر أثرها بوضوح في مختلف الصناعات، حيث تساهم في تحسين الإنتاجية واتخاذ قرارات أفضل وتحسين تجربة المستخدم.
تأخير البيانات وتأخير الاستعلام: كيف تؤثر على عالم تحليل البيانات الحديث
يعتبر تأخير البيانات وتأخير الاستعلام من العوامل الحاسمة في عالم تحليل البيانات الحديث. فهم هذين المفهومين يلعب دورًا هامًا في تحديد مدى قوة أنظمة التحليل وقدرتها على تقديم تجارب مستخدم سلسة ومستدامة.
تأخير البيانات:
تأخير البيانات هو قياس الوقت الذي يمر منذ إنتاج البيانات حتى يمكن الاستعلام عنها. غالبًا ما يكون هناك تأخير زمني بين إنتاج البيانات وتوفرها للاستعلام. تم تصميم أنظمة الوقت الحقيقي لتقليل هذا التأخير الزمني، مما يتيح التغييرات في البيانات أن تظهر بسرعة.
من الصعب تقديم تأخير منخفض للبيانات، حيث يجب أن تكون النظام قادرًا على كتابة البيانات الواردة في الوقت نفسه الذي يسمح فيه للتطبيق بإجراء استعلامات على أحدث البيانات. وهذا يعني وجود نظام يمكنه التعامل مع معدلات كتابة عالية ويتم تحسينه لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي بدلاً من وظائف تحليل البيانات بالدُفعة، التي كانت تعتبر تقليدية في معالجة البيانات لأغراض التحليل.
Rockset وقياس تأخير البيانات:
قامت Rockset بتصميم مقياس لقياس تأخير قواعد البيانات الحية، وهو “Rockbench”. يمكنك معرفة المزيد حول كيفية تقييم الأنظمة الحية باستخدام هذا المعيار.
تأخير الاستعلام:
تأخير الاستعلام هو الوقت الذي يحتاجه لتنفيذ استعلام وإرجاع نتيجة. يرغب التطبيق في تقليل تأخير الاستعلام لتحقيق تجارب مستخدم سريعة ومستجيبة.
قامت إحدى الشركات بزيادة اعتماد التطبيق بنسبة 350% عن طريق تسريع استعلاماتها بمقدار 2 مرة. وضع العميل B2B المعيار المستقبلي:
“يجب أن يكون تطبيقي سريع مثل إنستغرام.”
تحدد الفرق المعاصرة معايير تأخير الاستعلام داخل الثانية لتطبيقات البيانات الخاصة بهم. ومع ذلك، يمكن أن يكون تحسين البيانات وتحسين الفهارس لتقديم تأخير انخراط منخفض باستمرار أمرًا مُستهلكًا للوقت، مما يجعله تحديًا للفرق لتطوير وتوسيع ميزاتها التحليلية.
تكمن أهمية فهم تأثير تأخير البيانات وتأخير الاستعلام في تحسين أداء تطبيقات تحليل البيانات. مع تقدم التكنولوجيا، يصبح تحقيق تحليلات في الوقت الحقيقي ممكنًا بشكل أكبر، ولكن تظل التحديات قائمة لتحقيق الفعالية والاستدامة في هذا المجال المتقدم.
Batch مقابل تحليلات الوقت الحقيقي: فهم الاختلافات والاستخدامات المناسبة
تعتبر تحليلات الدُفعة (Batch) وتحليلات الوقت الحقيقي اتجاهين في عالم تحليل البيانات، حيث يُجرى الأول بتأخير عالٍ لاسترجاع النتائج على بيانات قديمة بعض الدقائق على الأقل. بينما تُحسن تحليلات الوقت الحقيقي لتحقيق تحليل قليل التأخير، مضمونة بتوفير البيانات للاستعلام في ثوانٍ.
حالة استخدام تحليلات الدُفعة:
تشمل حالة استخدام تحليلات الدُفعة إعداد تقارير الذكاء التجاري، حيث تستخدم البيانات التاريخية للتقرير عن اتجاهات الأعمال والإجابة على أسئلة استراتيجية. في هذه السيناريوهات، الهدف هو استخدام البيانات لوضع الاستراتيجية، وليس اتخاذ إجراء فوري. قد لا تؤثر البيانات في الوقت الحقيقي عادةً على نتائج تحليل الاتجاه، مما يجعل هذا الاستخدام أكثر ملاءمة لتحليلات الدُفعة.
تكنولوجيا تحليلات الدُفعة:
حيث يُمكن تحمل حالات استخدام تحليلات الدُفعة، مثل تقارير الذكاء التجاري وعلم البيانات، تأخذ قضايا التأخير دورًا أقل حيويًا، ويمكن تحمل أنابيب ETL لتوحيد وإثراء البيانات لأغراض التحليل. على عكس ذلك، تحليلات الوقت الحقيقي تتطلب متطلبات تأخير منخفضة وتحاول تقليل أو إزالة الحاجة إلى عمليات ETL.
أنظمة تحليل الدُفعة وتصميمها:
العديد من أنظمة التحليل مثل Hadoop ومستودعات البيانات (Data Warehouses) تم تصميمها لتحليل الدُفعة. تقوم أنظمة تحليل الدُفعة بمعالجة البيانات بدُفعات، حيث يتم جمع البيانات وتحميلها في النظام على مدى فترة زمنية. بدلاً من وجود نظام “دائم التشغيل” لمعالجة البيانات، يمكنها تقييد معالجة البيانات إلى فترات زمنية محددة لتقليل التكاليف. يساعد التدفق أيضًا في ضغط البيانات، مما يقلل من الأثر التخزيني الإجمالي ويجعلها اقتصادية لتحليل دوري على نطاق واسع.
تظهر فهم الاختلافات بين تحليلات الدُفعة وتحليلات الوقت الحقيقي أهمية تحسين الأداء في عالم تحليل البيانات المتقدم. مع تقدم التكنولوجيا، يُصبح تحقيق تحليلات في الوقت الحقيقي أكثر إمكانية، ولكن تظل التحديات قائمة لتحقيق الفعالية والاستدامة في هذا المجال المتقدم.
