Kafka

Analyse de données en temps réel et streaming L’analyse de données en temps réel permet de traiter des flux d’événements au moment même où ils arrivent. Au lieu d’attendre la fin d’un lot, on observe, on calcule et on réagit rapidement. Cela peut transformer une alerte de détection de fraude, une recommandation produit ou un tableau de bord opérationnel. Un pipeline typique se compose de quatre étapes simples : ingestion, traitement, stockage et diffusion. D’un côté, les données entrent sous forme d’événements (clics, transactions, capteurs). De l’autre, elles sont transformées par un moteur de streaming, puis stockées et présentées aux utilisateurs ou consommées par d’autres systèmes. ...

Données en temps réel et streaming pour l’entreprise Les données en temps réel transforment la façon dont une entreprise prend des décisions. Plutôt que d’attendre la fin d’une journée ou d’un mois pour analyser les chiffres, les flux d’événements permettent de réagir rapidement. Le streaming n’est pas une mode passagère: c’est une approche qui réduit la latence entre l’événement et sa valeur opérationnelle. Concrètement, cela donne une vision quasi instantanée du comportement client, de l’exploitation des machines ou des indicateurs financiers. ...