Nous vivons dans un monde où tout va vite, où nous dépendons d'actions rapides et de réponses en temps opportun.

Que ce soit une réponse rapide à un message texte ou la réception de notre commande en moins de trois minutes en attendant au drive, notre temps est précieux.

Pour suivre le rythme du marché hautement compétitif et le besoin de réponses instantanées, vous devez étendre les capacités des outils de traitement de données que vous utilisez pour vous assurer d'avoir des données de premier ordre issues de l'analyse commerciale. Bien que ces outils soient là où les questions sont posées, les schémas sont conçus et les rapports sont livrés, parfois vous avez besoin de quelque chose qui va plus loin.

C'est là que le traitement d'événements complexes (CEP) entre en jeu.

Un exemple de CEP trouvant des motifs dans les événements serait lorsqu'une plateforme de paiement, qui reçoit des milliers d'événements de paiement par minute, essaie de découvrir des paiements frauduleux à partir de motifs d'achats.

Le traitement d'événements complexes peut également être appelé traitement d'événements, de flux ou de flux d'événements. Et comme le nom le suggère, cela peut être très... complexe, peu importe comment vous l'appelez. Il y a beaucoup à démêler, alors commençons.

Comment le traitement d'événements complexes est-il utilisé ?

Cet outil aide à collecter une variété d'informations et de données tout en identifiant et en analysant les relations de cause à effet au fur et à mesure qu'elles se produisent. Il peut fournir à une organisation la capacité de définir, gérer et prédire des événements à des vitesses rapides.

Le CEP fonctionne pour faire correspondre les événements entrants à un motif tout en fournissant des informations sur ce qui se passe. Il vous permet de prendre des mesures efficaces de manière proactive avant qu'il ne soit trop tard.

Dans le cas du CEP, un événement peut être n'importe quoi, de :

• Un changement de mot de passe
• Un achat d'actions
• Un transfert de fonds

Les événements complexes sont généralement appelés événements commerciaux importants, comme des opportunités ou des menaces qui peuvent survenir. Il est souvent suggéré que ces événements seront traités en temps réel, ou aussi rapidement que possible, car c'est l'un des avantages de travailler avec un outil CEP.

Les principales industries et domaines dans lesquels le CEP est appliqué sont :

• Surveillance de l'activité commerciale : Identifier les problèmes et les opportunités à leur stade précoce en observant les processus commerciaux et d'autres ressources. Il utilise le CEP pour définir et analyser de manière proactive les opportunités et les risques les plus critiques au sein d'une organisation. Quelques exemples de cette méthode sont les notifications d'alerte et la détection de fraude.
• Réseaux sensoriels : Ces réseaux sont utilisés pour suivre les installations industrielles. Le CEP le fait grâce à des mesures numériques brutes. Quelques exemples de cette méthode sont une augmentation de la température et une grande quantité de fumée.
• Données de marché : Celles-ci consistent en des prix d'actions ou de matières premières, qui sont dérivés de divers événements. Quelques exemples de cette méthode sont le prix de l'essence pendant la première moitié de l'année et la montée et la chute des actions lorsqu'une entreprise devient publique.

Les informations et les données au sein du CEP sont généralement stockées et déplacées au sein d'un réseau, d'un réseau électrique, d'une base de données ou d'autres grands systèmes. Ces informations déterminent ensuite s'il y a eu une attaque, si quelque chose ne fonctionne pas de manière optimale ou si un système rencontre des problèmes de fonctionnement.

Le CEP est utilisé pour des applications d'intelligence continue exigeantes, censées améliorer la conscience de la situation et soutenir les décisions en temps réel. Il combine des données de plusieurs sources pour en tirer des événements ou des motifs, ce qui permet aux entreprises de définir, gérer et prédire des événements, des situations et des menaces potentielles.

Les événements analysés par le logiciel CEP peuvent se produire sur divers canaux au sein d'une entreprise, tels que les pistes de vente, les commandes ou les appels de service client. Les données collectées peuvent inclure des messages texte, des publications sur les réseaux sociaux, des rapports météorologiques, des flux de marché boursier ou des rapports de trafic.

Étant donné que le CEP peut effectuer un traitement d'événements en temps réel, les organisations devraient l'utiliser avec pour objectif final l'analyse en temps réel. Surtout puisqu'il est toujours préférable de prévenir une attaque en utilisant des données prédictives que de tenter de rectifier les dommages après coup.

Outils de traitement d'événements complexes

Le logiciel de traitement de flux d'événements complexes aide un utilisateur à tirer des conclusions à partir de données extraites de différents flux d'informations (ou d'un nuage d'événements). L'objectif ultime de ces outils est de découvrir des opportunités ou des menaces difficiles à trouver à partir de données à volume élevé et se produisant rapidement qui couvrent plusieurs départements et de nombreuses sources différentes.

Le CEP devient rapidement l'outil indispensable que de nombreuses organisations utilisent, quel que soit leur secteur. Les entreprises n'ont jamais eu accès à autant de données précieuses provenant des marchés, des capteurs, des appareils mobiles, de l'analyse des flux de clics et d'autres sources.

Cependant, il peut être difficile de savoir quel système est le bon, ainsi que de mettre en œuvre accidentellement le bon système de la mauvaise manière. Il est important de planifier exactement ce dont vous avez besoin du CEP - à la fois dans le présent et dans le futur - et si l'outil peut répondre à vos besoins.

Histoire du CEP

L'idée du CEP est enracinée dans des processus similaires, comme la simulation d'événements discrets, divers langages de programmation et des outils de base de données actifs.

Dans les années 1950, les systèmes d'exploitation utilisaient des "événements" pour planifier le passage entre les zones de contrôle sur un système à processeur unique. Cette idée a d'abord été appelée simulation d'événements discrets, qui était tout design matériel pouvant être modélisé par un programme informatique écrit dans un langage de simulation spécifique. Une fois qu'il recevait des données, il pouvait créer des événements.

Le traitement d'événements complexes est apparu en raison d'une augmentation des projets de recherche dans les années 1990. L'instance principale était le projet Rapide mené par David Luckham à l'Université de Stanford, qui a ouvert la voie à un langage CEP générique et à un modèle d'exécution.

Il viendrait à écrire sur son projet dans son livre de 2002 The Power of Events. Les applications que nous voyons maintenant dans divers secteurs d'activité sont les systèmes de trading boursier, les appareils mobiles, la détection de fraude, les opérations Internet, l'industrie du transport et la collecte de renseignements gouvernementaux.

En 2000, ceux qui travaillaient dans l'industrie financière ont commencé à réaliser que les machines pouvaient surpasser les humains, et en 2001, 20 % des transactions étaient assistées par des ordinateurs. Cela a augmenté à 66 % des transactions gérées électroniquement en 2013.

Jusqu'à récemment, il n'y avait pas beaucoup de croissance avec les CEP en dehors de l'industrie financière. Cependant, il y a eu une augmentation de l'utilisation du CEP dans l'industrie aérienne. De nombreuses compagnies aériennes ont commencé à utiliser le CEP pour gérer les événements opérationnels, tels que l'enregistrement des passagers, la gestion des bagages et les opérations de vol, ou lorsque un vol quitte une porte et lorsqu'il atterrit.

En appliquant le CEP à ces événements, une compagnie aérienne peut mieux s'assurer que les bons bagages sont chargés sur le bon dispositif d'atterrissage, en plus de s'assurer que les vols quittent leurs portes et décollent à l'heure.

CEP et big data

Il est indéniable que le big data est au cœur de l'analyse car il collecte des données structurées et non structurées à partir d'applications web, de journaux de serveurs et de sites de réseaux sociaux. Nous attribuons souvent aux applications de big data l'obtention de flux de données en temps réel, mais ce n'est souvent pas le cas.

Si c'est ce que votre entreprise souhaite de son big data, vous devrez appliquer le CEP. Cet outil relèvera le défi de mettre vos données en mouvement pour qu'il soit possible d'en tirer des informations exploitables – rapidement. Les deux vont de pair car le CEP peut traiter les données entrantes rapidement en stockant les informations dans la mémoire principale d'un ordinateur.

En faisant cela, il transforme le big data en un marché en temps réel, ce qu'il ne pourra pas réaliser par lui-même. Et puisque les capacités en temps réel sont ce que les gens attendent de leur big data, le CEP permet d'obtenir de meilleurs résultats, plus rapidement.

CEP et gestion des processus métier

Un autre ajustement naturel pour le logiciel CEP est avec le logiciel de gestion des processus métier (BPM), qui aide les organisations à définir et automatiser les processus et à atteindre divers objectifs. Étant donné que le BPM se concentre sur les processus métier de bout en bout, le CEP l'aide à optimiser et à s'aligner pour le meilleur environnement possible.

Pour que l'intégration de ces deux outils fonctionne, ils doivent exister à deux niveaux.

Tout d'abord, il y a le niveau de conscience commerciale (lorsqu'un utilisateur comprend le bénéfice que le CEP peut apporter à l'entreprise), suivi du niveau technologique (comment le CEP sera mis en œuvre dans d'autres outils, comme le logiciel BPM). Lorsqu'ils se rejoignent, cela est appelé gestion des processus métier pilotée par les événements.

Cela fournirait à une entreprise la capacité d'avoir une conscience situationnelle et de pouvoir identifier des corrélations spécifiques et complexes au sein de ces grandes quantités juste après l'émergence de ces données. Ce faisant, cela construit une transparence opérationnelle pour des réactions en temps réel.

CEP et IoT

En ce qui concerne l'analyse en temps réel, le défi ne fait que croître à mesure que des milliards de capteurs et de petits appareils continuent de collecter de plus en plus de données.

Être capable de réagir rapidement lorsqu'une situation est critique peut faire la différence entre une entreprise économisant des millions de dollars et une autre faisant faillite. C'est l'un des piliers de la fonctionnalité de l'IoT. Pour cette raison, le CEP devient une solution courante pour les déploiements IoT.

À titre d'exemple, considérez les effets positifs que le CEP et l'IoT peuvent avoir sur l'industrie de la santé.

Le traitement d'événements pour les applications de santé, en particulier les applications basées sur l'IoT qui fournissent des données en temps réel à partir de dispositifs médicaux avec d'autres données de patients et de la communauté, offre de nombreux avantages qui réduiront les risques et augmenteront le niveau de soins aux patients puisque les données seront analysées au fur et à mesure qu'elles se produisent. Par exemple, si la pression artérielle ou la température d'un patient est trop élevée, son fournisseur le saura immédiatement.

Lorsque vous combinez le CEP et l'IoT avec des données médicales, la porte est ouverte pour des analyses qui peuvent être personnalisées pour chaque patient et le dispositif de surveillance qu'ils portent. Les deux travaillant ensemble peuvent être utilisés pour prédire et administrer des soins critiques lorsqu'ils sont nécessaires – avant qu'il ne soit trop tard.

Des insights à la vitesse de la lumière

D'accord, peut-être pas si vite, mais il est indéniable que le CEP permet aux entreprises de détecter, de détecter et de répondre rapidement à une variété de situations.

Considérez l'avantage des analystes de fraude étant alertés immédiatement lorsqu'un numéro de carte de crédit est utilisé dans différentes villes en même temps, ou des prestataires de soins de santé pouvant vérifier si un médicament spécifique est couvert par l'assurance d'un patient.

Ces deux cas, et bien d'autres encore, peuvent être réalisés en utilisant le CEP. Assurez-vous que votre organisation utilise le CEP pour capturer des données à des vitesses plus rapides que jamais, puis les analyser et les transformer en intelligence exploitable.

Poursuivez votre plongée approfondie dans tout ce que les données peuvent faire en découvrant la différence entre les données structurées et non structurées.