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Présentation de SQL Stream Builder.

Vue d'ensemble

En quoi consiste Stream Processing & Analytics ?

Optimisées par Apache Flink, la solution Stream Processing & Analytics de Cloudera DataFlow (CDF) permet de démocratiser l'analyse des flux en temps réel dans toute l'entreprise. Elle améliore en outre la détection des principaux événements qui stimulent ses résultats opérationnels, de même que sa capacité de réaction. Suite à l'avènement de l'IoT et d'autres sources de flux, on voit circuler un éventail d'événements et de flux de données sans limite au sein de l'entreprise. Les fonctions de traitement de flux de CDF permettent de les analyser en temps réel, d'identifier les principales tendances dans les événements et de transmettre les alertes clés en s'appuyant sur des informations prévisionnelles et des renseignements exploitables.

Donner aux principaux intéressés l'accès à des données en temps réel permet de prendre des décisions métier beaucoup plus rapidement tout en produisant les résultats escomptés. Les organisations peuvent permettre à leurs analystes d'accéder à ce type d'informations en utilisant simplement SQL et ne pas dépendre des développeurs pour accélérer l'analyse de flux.

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Cas d'utilisation

  • Détection des fraudes
  • Analyse des journaux
  • Analyses client

Détection des fraudes


Évitez des millions d'euros de pertes en détectant la fraude financière en amont.

Dans les secteurs de la vente et des services financiers notamment, les entreprises luttent pour protéger les données de leurs clients et empêcher la fraude financière.  La solution Streaming Processing & Analytics de Cloudera DataFlow permet de traiter les flux de transactions client en temps réel, d'identifier des tendances, de générer des alertes prédictives et de fournir des renseignements exploitables afin d'empêcher les fraudes éventuelles.

PT Bank Rakyat Indonesia : Exploiter le big data, l'IA et le ML pour mieux comprendre les clients

La banque a pu réduire la fraude de 40 %.

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Analyse des journaux


Modernisez votre infrastructure de journalisation pour profiter des analyses en temps réel.

Les données de journalisation jouent un rôle de plus en plus important pour les entreprises. Mais les départements informatiques peinent à mettre en place des processus de collecte de journaux efficaces, à transmettre des informations pertinentes en amont et à générer des indicateurs clés. La solution Streaming Processing & Analytics de Cloudera DataFlow permet d'élargir le traitement des journaux, de fournir des informations en temps réel au sein de toute l'entreprise et de réduire considérablement les coûts d'exploitation.

Grande compagnie aérienne : améliorer l'expérience client grâce à l'automatisation basée sur les données

Atteindre une réduction du volume des données de 50 % en ne payant que pour les flux de données à transmettre une seule fois.

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Analyses client


L'analyse des clients en temps réel améliore l'engagement, la fidélisation et la satisfaction.

Toutes les entreprises ont besoin d'outils d'analyse en temps réel pour améliorer l'engagement des clients, mais éprouvent des difficultés à les mettre en œuvre en raison de la quantité excessive de données. La solution Stream Processing & Analytics de Cloudera DataFlow permet de traiter d'énormes quantités de données avec un temps de latence inférieur à la seconde tout en détectant les interactions client et en suggérant des offres plus intéressantes en temps réel.

ShopperMotion : Réinventer les analyses en magasin afin d'offrir à ses détaillants des informations pertinentes

Augmentation de 9 % des ventes des commerces de détail

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Fonctionnalités clés

Assurez une surveillance en temps réel et un traitement parallèle de millions de points de données en moins d'une seconde. Distribuez les systèmes de traitement parallèle et détectez la moindre tendance afin de fournir des informations prévisionnelles et prescriptives en temps réel.

Traitez des événements complexes en temps réel grâce aux microservices, au traitement par lots ainsi qu'au traitement et à l'analyse des flux. Utilisez diverses techniques de fenêtrage pour effectuer des analyses orientées événements avancées, en détectant notamment les événements ayant un impact sur les décisions en temps réel et l'automatisation.

Matérialisez les résultats à partir d'une requête de streaming SQL vers une vue permanente des données pouvant être lues avec REST. Les applications peuvent utiliser ce mécanisme pour interroger des flux de données sans déployer de systèmes de base de données ou nécessiter de configuration ou de maintenance.

La simplicité d'utilisation et l'évolutivité favorisent l'adoption au sein de l'entreprise. Les analystes de données, qui conçoivent normalement leurs analyses en SQL, peuvent utiliser le même langage de requête pour passer à l'analyse de flux, tandis que les développeurs de flux peuvent utiliser SQL, Java ou Scala pour concevoir les leurs.

Configurez des requêtes pour gérer le traitement des événements de manière dynamique, basez les flux de traitement sur l'état et le temps, et utilisez des filigranes pour gérer les distributions en retard et non ordonnées.

Dans le domaine de l'analyse en temps réel, les cas d'utilisation varient selon les secteurs et les entreprises. Cloudera prend en charge trois moteurs de traitement de flux : Apache Flink, Spark Streaming et Kafka Streams. Comparez ces moteurs selon vos besoins dans ce livre blanc.

Pour commencer

Documentation

Vous trouverez ici les caractéristiques techniques d'Apache Flink ainsi que des informations sur l'architecture, des tutoriels et des articles pratiques.

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Tarifs de CDP Data Hub


Estimez les tarifs du cloud public CDP pour Data Hub en fonction de différents types d'instances et de fournisseurs de services cloud.

Plus d'informations

Flink dans le cloud

Étendez vos capacités de traitement et d'analyse de flux au cloud grâce à CDP Data Hub.

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Ressources sur l'analyse de flux

Obtenez des informations clés sur la puissance du traitement et de l'analyse de flux en temps réel.

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La communauté Cloudera sur Flink

Connectez-vous avec vos homologues, posez des questions, réglez des problèmes et apprenez-en davantage sur Apache Flink.

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TRAITEMENT DES ÉVÉNEMENTS ET STREAMING SQL

Découvrez comment le streaming SQL facilite la création de requêtes sur les flux de données pour les analyses de flux.

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