Wir leben in einer schnelllebigen Welt, in der wir auf schnelle Handlungen und rechtzeitige Antworten angewiesen sind.

Ob das nun eine schnelle Antwort auf eine Textnachricht ist oder ob wir unsere Bestellung in weniger als drei Minuten erhalten, wenn wir im Drive-Thru warten, unsere Zeit ist kostbar.

Um mit dem hochgradig wettbewerbsintensiven Markt und dem Bedarf an sofortigen Antworten Schritt zu halten, müssen Sie die Fähigkeiten der von Ihnen verwendeten Datenverarbeitungstools erweitern, um sicherzustellen, dass Sie erstklassige Daten aus Business Analytics erhalten. Während diese Tools dort sind, wo Fragen gestellt, Schemata entworfen und Berichte geliefert werden, benötigen Sie manchmal etwas, das noch einen Schritt weiter geht.

Hier kommt die komplexe Ereignisverarbeitung (CEP) ins Spiel.

Ein Beispiel für CEP, das Muster in Ereignissen findet, wäre, wenn eine Zahlungsplattform, die Tausende von Zahlungsvorgängen pro Minute erhält, versucht, betrügerische Zahlungen anhand von Kaufmustern aufzudecken.

Komplexe Ereignisverarbeitung kann auch als Ereignis-, Stream- oder Ereignisstromverarbeitung bezeichnet werden. Und wie der Name schon sagt, kann sie sehr... komplex sein, egal wie man sie nennt. Es gibt viel zu entwirren, also fangen wir an.

Wie wird komplexe Ereignisverarbeitung eingesetzt?

Dieses Tool hilft, eine Vielzahl von Informationen und Daten zu sammeln, während es auch Ursache-Wirkungs-Beziehungen identifiziert und analysiert, während sie auftreten. Es kann einer Organisation die Fähigkeit geben, Ereignisse schnell zu definieren, zu verwalten und vorherzusagen.

CEP arbeitet daran, eingehende Ereignisse mit einem Muster abzugleichen und dabei Einblicke in das zu geben, was passiert. Es ermöglicht Ihnen, proaktiv effektive Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu spät ist.

Im Fall von CEP kann ein Ereignis alles sein von:

• Eine Passwortänderung
• Ein Aktienkauf
• Eine Geldüberweisung

Komplexe Ereignisse werden typischerweise als wichtige Geschäftsvorfälle bezeichnet, wie Chancen oder Bedrohungen, die auftreten können. Oft wird vorgeschlagen, dass auf diese Ereignisse in Echtzeit oder so schnell wie möglich reagiert wird, da dies einer der Vorteile der Arbeit mit einem CEP-Tool ist.

Wichtige Branchen und Bereiche, in denen CEP angewendet wird, sind:

• Überwachung von Geschäftsaktivitäten: Probleme und Chancen in einem frühen Stadium identifizieren, indem Geschäftsprozesse und andere Ressourcen beobachtet werden. Es verwendet CEP, um proaktiv die kritischsten Chancen und Risiken innerhalb einer Organisation zu definieren und zu analysieren. Einige Beispiele für diese Methode sind Benachrichtigungen und Betrugserkennung.
• Sensornetzwerke: Diese Netzwerke werden verwendet, um Industrieanlagen zu überwachen. CEP tut dies dank roher numerischer Messungen. Einige Beispiele für diese Methode sind ein Temperaturanstieg und eine große Menge Rauch.
• Marktdaten: Diese bestehen aus Aktien- oder Rohstoffpreisen, die aus verschiedenen Ereignissen abgeleitet werden. Einige Beispiele für diese Methode sind der Benzinpreis in der ersten Jahreshälfte und der Anstieg und Fall von Aktien, wenn ein Unternehmen an die Börse geht.

Informationen und Daten innerhalb von CEP werden normalerweise in einem Netzwerk, Stromnetz, einer Datenbank oder anderen großen Systemen gespeichert und verschoben. Diese Informationen bestimmen dann, ob es einen Angriff gegeben hat, ob etwas nicht optimal funktioniert oder ob ein System Probleme beim Betrieb hat.

CEP wird für anspruchsvolle, kontinuierliche Intelligenzanwendungen verwendet, die die Situationswahrnehmung verbessern und Echtzeitentscheidungen unterstützen sollen. Es kombiniert Daten aus mehreren Quellen, um Ereignisse oder Muster abzuleiten, die Unternehmen die Fähigkeit geben, Ereignisse, Situationen und potenzielle Bedrohungen zu definieren, zu verwalten und vorherzusagen.

Die von CEP-Software analysierten Ereignisse können über verschiedene Kanäle innerhalb eines Unternehmens stattfinden, wie z.B. Verkaufskontakte, Bestellungen oder Kundenserviceanrufe. Die gesammelten Daten können Textnachrichten, Social-Media-Posts, Wetterberichte, Börsenfeeds oder Verkehrsberichte umfassen.

Da CEP eine Echtzeit-Ereignisverarbeitung durchführen kann, sollten Organisationen es mit dem Endziel der Echtzeitanalytik verwenden. Besonders, da es immer besser ist, einen Angriff mit prädiktiven Daten zu verhindern, als zu versuchen, den Schaden im Nachhinein zu beheben.

Tools zur komplexen Ereignisverarbeitung

Software zur Verarbeitung von Ereignisströmen hilft einem Benutzer, Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen, die aus verschiedenen Informationsströmen (oder einer Ereigniswolke) stammen. Das ultimative Ziel dieser Tools ist es, schwer zu findende Chancen oder Bedrohungen aus hochvolumigen, schnell auftretenden Daten zu entdecken, die sich über Abteilungen und viele verschiedene Quellen erstrecken.

CEP wird schnell zu einem unverzichtbaren Tool, das viele Organisationen nutzen, unabhängig von ihrer Branche. Unternehmen hatten noch nie zuvor Zugang zu so vielen wertvollen Daten aus Märkten, Sensoren, mobilen Geräten, Clickstream-Analysen und anderen Quellen.

Es kann jedoch schwierig sein zu wissen, welches System das richtige ist, sowie versehentlich das richtige System auf die falsche Weise zu implementieren. Es ist wichtig, genau zu planen, wofür Sie CEP benötigen - sowohl in der Gegenwart als auch in der Zukunft - und ob das Tool Ihre Bedürfnisse erfüllen kann.

Geschichte der komplexen Ereignisverarbeitung

Die Idee der komplexen Ereignisverarbeitung ist in ähnlichen Prozessen verwurzelt, wie der diskreten Ereignissimulation, verschiedenen Programmiersprachen und aktiven Datenbanktools.

In den 1950er Jahren verwendeten Betriebssysteme "Ereignisse", um den Wechsel zwischen Kontrollbereichen in einem Einprozessor-System zu planen. Diese Idee wurde zuerst als diskrete Ereignissimulation bezeichnet, die jedes Hardwaredesign war, das durch ein Computerprogramm modelliert werden konnte, das in einer bestimmten Simulationssprache geschrieben war. Sobald es Daten erhielt, konnte es Ereignisse erstellen.

Die komplexe Ereignisverarbeitung entstand durch eine Zunahme von Forschungsprojekten in den 1990er Jahren. Der Hauptfall war das Rapide-Projekt, das von David Luckham an der Stanford University durchgeführt wurde und den Weg für eine generische CEP-Sprache und ein Ausführungsmodell ebnete.

Er würde über sein Projekt in seinem Buch von 2002 The Power of Events schreiben. Anwendungen, die wir jetzt in verschiedenen Geschäftssektoren sehen, sind Börsenhandelssysteme, mobile Geräte, Betrugserkennung, Internetbetrieb, die Transportindustrie und die Sammlung von Regierungsinformationen.

Im Jahr 2000 begannen diejenigen, die in der Finanzindustrie arbeiteten, zu erkennen, dass Maschinen Menschen übertreffen könnten, und bis 2001 wurden 20 % der Trades von Computern unterstützt. Dies wuchs bis 2013 auf 66 % der elektronisch abgewickelten Trades.

Bis vor kurzem gab es außerhalb der Finanzindustrie nicht viel Wachstum bei CEPs. Es gab jedoch einen Anstieg der Nutzung von CEP in der Luftfahrtindustrie. Viele Fluggesellschaften haben begonnen, CEP zu verwenden, um betriebliche Ereignisse zu verwalten, wie z.B. Passagier-Check-in, Gepäckabfertigung und Flugoperationen oder wenn ein Flug ein Gate verlässt und wenn er landet.

Durch die Anwendung von CEP auf diese Ereignisse kann eine Fluggesellschaft besser sicherstellen, dass die richtigen Taschen auf das richtige Landegerät geladen werden, zusätzlich dazu, dass Flüge ihre Gates verlassen und pünktlich abheben.

CEP und Big Data

Es lässt sich nicht leugnen, dass Big Data im Herzen der Analytik steht, da es strukturierte und unstrukturierte Daten aus Webanwendungen, Serverprotokollen und sozialen Medien sammelt. Wir verbinden Big-Data-Anwendungen oft mit dem Erhalt von Echtzeit-Datenfeeds, aber das ist oft nicht der Fall.

Wenn das das ist, was Ihr Unternehmen von seinen Big Data will, müssen Sie CEP anwenden. Dieses Tool wird die Herausforderung annehmen, Ihre Daten in Bewegung zu setzen, damit es möglich ist, umsetzbare Erkenntnisse daraus zu gewinnen – schnell. Die beiden gehen Hand in Hand, da CEP eingehende Daten schnell verarbeiten kann, indem es die Informationen im Hauptspeicher eines Computers speichert.

Indem es dies tut, verwandelt es Big Data in einen Echtzeit-Marktplatz, was es allein nicht erreichen kann. Und da Echtzeit-Fähigkeiten das sind, was Menschen von ihren Big Data erwarten, ermöglicht CEP bessere und schnellere Ergebnisse.

CEP und Geschäftsprozessmanagement

Ein weiterer natürlicher Einsatzbereich für CEP-Software ist die Geschäftsprozessmanagement (BPM) Software, die Organisationen hilft, Prozesse zu definieren und zu automatisieren und verschiedene Ziele zu erreichen. Da sich BPM auf End-to-End-Geschäftsprozesse konzentriert, hilft CEP, diese zu optimieren und für die bestmögliche Umgebung auszurichten.

Damit die Integration dieser beiden Tools funktioniert, müssen sie auf zwei Ebenen existieren.

Zuerst gibt es die Geschäftsbewusstseinsebene (wenn ein Benutzer den Nutzen versteht, den CEP für das Geschäft bringen kann), gefolgt von der technologischen Ebene (wie CEP in andere Tools, wie BPM-Software, implementiert wird). Wenn sie zusammenkommen, wird dies als ereignisgesteuertes Geschäftsprozessmanagement bezeichnet.

Dies würde einem Unternehmen die Fähigkeit geben, Situationsbewusstsein zu haben und spezifische und komplexe Korrelationen innerhalb dieser großen Mengen direkt nach dem Auftreten dieser Daten zu identifizieren. Dadurch wird die betriebliche Transparenz für Echtzeitreaktionen aufgebaut.

CEP und IoT

Wenn es um Echtzeitanalyse geht, wächst die Herausforderung nur, da Milliarden von Sensoren und kleinen Geräten weiterhin mehr und mehr Daten sammeln.

Schnell reagieren zu können, wenn eine Situation kritisch ist, kann den Unterschied zwischen einem Unternehmen, das Millionen von Dollar spart, und einem, das bankrott geht, ausmachen. Dies ist einer der Grundpfeiler der IoT-Funktionalität. Aus diesem Grund wird CEP zu einer Mainstream-Lösung für IoT-Implementierungen.

Als Beispiel betrachten Sie die positiven Auswirkungen, die CEP und IoT auf die Gesundheitsbranche haben können.

Ereignisverarbeitung für Gesundheitsanwendungen, insbesondere IoT-basierte Anwendungen, die Echtzeitdaten von medizinischen Geräten mit anderen Patienten- und Gemeinschaftsdaten bereitstellen, bietet mehrere Vorteile, die das Risiko verringern und das Niveau der Patientenversorgung erhöhen, da Daten analysiert werden, während sie auftreten. Zum Beispiel, wenn der Blutdruck oder die Temperatur eines Patienten zu hoch ist, wird sein Anbieter sofort informiert.

Wenn Sie CEP und IoT mit medizinischen Daten kombinieren, wird die Tür für Analysen geöffnet, die für jeden Patienten und das Überwachungsgerät, das sie tragen, personalisiert werden können. Die beiden zusammen können verwendet werden, um kritische Pflege vorherzusagen und zu verabreichen, wenn sie benötigt wird – bevor es zu spät ist.

Einblicke mit Lichtgeschwindigkeit

Okay, vielleicht nicht so schnell, aber es lässt sich nicht leugnen, dass CEP es Unternehmen ermöglicht, schnell eine Vielzahl von Situationen zu erkennen, zu detektieren und darauf zu reagieren.

Betrachten Sie den Vorteil, dass Betrugsanalysten sofort benachrichtigt werden, wenn eine Kreditkartennummer gleichzeitig in verschiedenen Städten verwendet wird, oder dass Gesundheitsdienstleister überprüfen können, ob ein bestimmtes Medikament von der Versicherung eines Patienten abgedeckt ist.

Beide dieser Fälle, und viele andere, können mit CEP durchgeführt werden. Stellen Sie sicher, dass Ihre Organisation CEP nutzt, um Daten mit nie dagewesener Geschwindigkeit zu erfassen, sie dann zu analysieren und in verwertbare Informationen zu verwandeln.

Setzen Sie Ihre tiefgehende Erkundung dessen, was Daten alles leisten können, fort, indem Sie den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten entdecken.