Haal meer waarde uit uw datastromen met Stream Processing

In deze blog bespreken we één van de manieren waarop je real-time data kunt verwerken binnen eMagiz iPaaS, namelijk stream processing. Met behulp van stream processing kun je grote hoeveelheden data verwerken, vlak nadat deze wordt gegenereerd. In deze blog lichten toe waarom stream processing voordelig kan zijn voor jouw organisatie en benoemen we een aantal typische use-cases.

3 voordelen van stream processing

In een voorgaande blog hebben we besproken, dat stream processing een geweldige tool is om waardevolle inzichten te verkrijgen vanuit je datastromen. Maar wanneer moet je data als een stroom verwerken? Over het algemeen zijn er drie situaties, waarin stream processing substantiële voordelen biedt vergeleken met andere, processing methodes, zoals batch processing.

Ten eerste, stream processing is een goede technologie als je onmiddellijk moet reageren op inkomende data. Sommige informatie is waardevoller wanneer het direct is afgeleid uit de data en verliest vervolgens waarde naarmate tijd verstrijkt. In een scenario waar abnormale gebeurtenissen (events) voorkomen, wil je onmiddellijk actie kunnen ondernemen. Stream processing stelt je in staat om direct te reageren op events, waardoor je mogelijk potentiële verliezen kan minimaliseren of klantenbeleving kan verbeteren.

Ten tweede, stream processing is een goede technologie wanneer je continue data wilt verwerken, deze is namelijk minder geschikt om op een per-event of batch basis te verwerken. Als voorbeeld, batch processing is bijvoorbeeld minder geschikt om de tijdsduur van een gebruikerssessie waar te nemen op basis van click events op een website, deze events worden dan namelijk gedistribueerd over verschillende batches. Het verwerken van de datastroom zorgt ervoor dat je in continue data patronen kunt herkennen. Dit heeft voornamelijk betrekking tot data in tijdsreeksen, zoals metrics, IoT data en transactie logs.

Ten derde, stream processing is een goede manier voor het verwerken van grote hoeveelheden data, gezien het een efficiënte verwerking ondersteunt met een beperkte set resources. Batch processing vereist dat je eerst een grote hoeveelheid informatie opbouwt om deze vervolgens in één keer te verwerken, dit vereist aanzienlijke resources voor slechts een korte tijdsperiode. Met stream processing heb je minder resources nodig gezien het verwerken een

 langdurig continu proces is en de piekbelasting lager ligt. Bovendien verwerkt stream processing alleen de binnenkomende data en is het instaat om niet relevante data vervolgens weer te ‘droppen’, ofwel niet opslaan. Dit is voornamelijk van belang in use-cases waarbij grote hoeveelheden aan data met een lage relevantie worden geproduceerd, gezien alle ruwe data onmiddellijk kan worden weggegooid wanneer er bruikbare, schone data aan is onttrokken.

Hoewel stream processing voordelen biedt, bestaan er ook zeker beperkingen voor het gebruik van ervan. Een van die beperkingen heeft betrekking op het opvragen van data, bijvoorbeeld het opzoeken van een specifieke waarde (zoals het vinden van klantgegevens door het customer ID te gebruiken). Er zijn tevens beperkingen in situaties waarbij er meerdere keren geïtereerd moet worden over een dataset, bijvoorbeeld om missende data te  vinden. Een voorbeeld hiervan betreft  machine learning doeleinden. Hoewel stream processing kan worden gebruikt om machine learning modellen toe te passen voor het verwerken van streaming data, is het minder geschikt om machine learning modellen te trainen en ontwikkelen, omdat dit doorgaans toegang vereist tot een volledige dataset. In deze gevallen kun je nog steeds gebruik maken van de voordelen van stream processing voor het opschonen van je data, voordat je het transporteert naar je data lake voor verdere verwerking.

Typische use-cases voor stream processing

Stream processing kan door de genoemde voordelen snel van waarde zijn voor je organisatie. Gebaseerd op de geïdentificeerde voordelen en beperkingen, hebben we een aantal use-cases opgesteld, waarbij stream processing een oplossing zou kunnen bieden.

Real-time decision making

Wanneer je big data verwerkt (zoals IoT data, metrics, of log data), is het gebruikelijk om alle data in een data lake op te slaan, zodat het in de toekomst kan worden gebruikt voor analytics en data gedreven beslissingen. Het opslaan van de data genereert echter een gat tussen het moment dat er een data gedreven beslissing wordt gemaakt en het moment dat events die dit veroorzaken plaatsvinden. Hierdoor kan de waarde van de beslissing afnemen. Stream processing kan op basis van een inkomende dataflow, real-time decision-making ondersteunen om direct te reageren op events. Een belangrijke toepassing voor real-time decision making is beveiliging en bijbehorende  mogelijkheid om te kunnen monitoren, bijvoorbeeld om hack pogingen te detecteren of incidenten die impact hebben op de stabiliteit van je IT systemen vroegtijdig te identificeren. Door deze events snel te identificeren, kunnen organisaties onmiddellijk actie ondernemen om de impact van deze events verminderen, bijvoorbeeld door in te grijpen in bepaalde systemen of alerts te versturen.

Het verhogen van de data kwaliteit

Stream processing kan ook worden gebruikt om de druk op je data warehouse te verminderen. Normaal gesproken resulteert het werken met big data sources in veel ruwe data dat wordt opgeslagen in een data warehouse tot het op een bepaald moment wordt schoongemaakt, verrijkt, gestructureerd en opgeslagen op een andere plek voor gebruik, zoals voor machine learning of data-driven decision-making. Maar waarom zou je het verwerken uitstellen tot dit moment? Door stream processing te gebruiken is het mogelijk om direct de ruwe data op te schonen, zelfs voordat het is opgeslagen. Op deze manier sla je alleen data op dat van hoogwaardige kwaliteit is en welke direct kan worden geanalyseerd.

Verbeterde klantervaringen

Tot slot, stream processing kan nieuwe applicaties ondersteunen op basis van live en continue data. Er zijn veel manieren om live data te integreren in applicaties. Stream processing kan bijvoorbeeld worden gebruikt om trends in real-time te ontdekken, zoals trending aandelen of frequent gekochte producten. De applicaties zijn echter veelzijdiger dan enkel het ontdekken van trends, ze kunnen ook worden gebruikt ter ondersteuning van het tracken van vluchten of pakketjes of het real-time bouwen van zoek indexen. Kortom, stream processors kunnen je helpen met het innemen van een enorme hoeveelheid aan ruwe data en het verwerken van deze data naar bruikbare informatie welke vervolgens gebruikt kan worden om de ervaring van klanten verder te verbeteren.

Stream processing is een krachtige tool voor verschillende use cases, van het maken van real-time beslissingen tot het mogelijk maken van continue ETL. eMagiz iPaaS kan je helpen om de infrastructuur die benodigd  is voor stream processing te ontwikkelen en managen, zodat jij je kunt focussen op de doelen van de organisatie. Bovendien kan eMagiz je helpen om de met stream processing verworven inzichten te integreren met ieder back-end systeem in jouw applicatie landschap. Hierdoor kan jouw organisatie nieuwe inzichten, omzetten in waarde toevoegende acties.

Door Mark de la Court, Product Owner @ eMagiz