Comment utiliser le traitement des événements complexes pour Big Data

Complex Event Processing (CEP) est utile pour les grandes données, car il est destiné à gérer les données en mouvement. Complex Event Processing est une technique pour le suivi, l'analyse et le traitement des données comme un événement se produit. Ces informations sont ensuite traitées et communiquées fondé sur des règles et processus métier.

L'idée derrière le SCEP est d'être en mesure d'établir la corrélation entre les flux d'information et de correspondre au modèle résultant des comportements tels que définis atténuer une menace ou de saisir une opportunité. CEP est une approche avancée basée sur le traitement de l'événement simple qui recueille et combine les données provenant de différentes sources pertinentes pour découvrir les événements et les motifs qui peuvent résulter en action.

Voici un exemple. Une chaîne de magasins crée un programme de fidélisation paliers afin d'accroître les ventes répétées - en particulier pour les clients qui dépensent plus de 1000 $ par année. Il est important que la société crée une plate-forme qui pourrait garder ces clients critiques revenir. En utilisant une plate-forme CEP, dès qu'un client de haute valeur utilise le programme, le système déclenche un processus qui offre au client une remise supplémentaire.

Une autre règle de processus pourrait donner au client une surprise - une remise supplémentaire ou un nouvel échantillon du produit. La société ajoute également un nouveau programme de fidélité qui lie à une application mobile. Quand un client fidèle marche près d'un magasin, un message texte offre au client un prix réduit. Si ce client fidèle écrit quelque chose de négatif sur un site de médias sociaux, le département de service à la clientèle est informé et publie des excuses.

Il est fort probable que vous faites affaire avec un grand nombre de clients avec un nombre important d'interactions. Mais il ne serait pas suffisant de simplement diffuser les données et analyser ces données. Pour atteindre les objectifs d'affaires du détaillant voulais atteindre, il faudrait exécuter un processus pour répondre aux résultats de l'analyse.

Beaucoup d'industries profitent de la CEP. Les sociétés de cartes de crédit utilisent CEP afin de mieux gérer la fraude. Quand un motif de fraude émerge, l'entreprise peut couper la carte de crédit avant que la compagnie éprouve des pertes importantes. Le système sous-jacent corréler les transactions entrantes, suivre le flux de données d'événements, et de déclencher un processus. CEP est également mis en œuvre dans des applications financières-commerciaux, les applications météorologiques, des rapports et des applications de gestion des ventes, pour ne nommer que quelques-uns.

Qu'est-ce que toutes ces applications ont en commun est que les applications ont une norme prédéfinie pour la température, la pression, la taille de la transaction, ou la valeur de la vente. Un changement d'état va déclencher une action. Si vous conduisez une voiture dernier modèle, vous avez probablement remarqué que lorsque la pression d'un pneu a chuté, la voiture va déclencher un indicateur de tableau de bord qui avertit le conducteur à prendre des mesures (d'obtenir le pneu fixe).

De nombreux fournisseurs offrent des solutions de CEP. La plupart des outils de la CEP sur le marché permettent la création en temps réel, des applications événementielles. Ces applications peuvent ingérer des données à partir de cours d'eau, mais ils peuvent aussi ingérer données provenant de sources de base de données classiques. La plupart des offres incluent des capacités communes, y compris un environnement de développement graphique basé sur Eclipse qui est typiquement, la connectivité à des flux de données en temps réel, ainsi que des API aux sources de données historiques.

La plupart de ces produits comprennent un langage de flux d'événements graphique et le soutien SQL. Principaux fournisseurs dans cet espace comprennent Esper (ouverte du fournisseur de source), IBM avec IBM décision Responsable Opérationnel, Informatica avec RulePoint, Oracle avec sa solution de Complex Event Processing, les StreamInsights de Microsoft, et SAS DataFlux événement flux Processing Engine, et le CEP de StreamBase. De nombreuses start-up émergent dans ce marché.