Os dados em streaming podem traduzir diversos cenários da sua empresa em tempo real. Analisar esses fluxos de dados assim que eles são transmitidos fornece insights preciosos para tomar decisões mais inteligentes diante de qualquer desafio. Descubra como o Power BI pode te ajudar nessa jornada.
Analisar dados em streaming no Power BI ajuda os tomadores de decisão a identificar oportunidades assim que elas aparecem, e a agir rapidamente em diferentes situações. Entenda ao longo deste artigo como isso funciona.
A visualização rápida de dados é fundamental para a sua empresa? Se você ainda não está certo disso, vamos te explicar os motivos pelos quais analisar streaming de dados em tempo real no Power BI pode fazer toda a diferença quando é preciso tomar decisões imediatas.
Que os dados estão sendo gerados em altos volumes diariamente você já deve saber. No entanto, muitas empresas estão acostumadas a lidar apenas com o processamento e análises de dados em lote. Isto é, aquelas que partem de blocos de dados grandes, que são coletados em períodos maiores de latência, como a cada mês ou até mesmo a cada vinte e quatro horas.
Mas, você já pensou que por mais que se deva usar dados históricos, seria um desperdício não aproveitar, em tempo real, aqueles que chegam continuamente na sua empresa? São chamados de dados em streaming, ou streaming de dados, portanto, os dados que são transmitidos e que tramitam pelo seu negócio com baixo período de latência, em questão de milissegundos.
Esses tipos de dados podem ser gerados a partir de milhares de fontes, porém, possuem tamanhos pequenos, e geralmente podem ser medidos em Kilobyte. Alguns exemplos de streaming de dados, ou de transmissão de dados contínuos, são os cliques simultâneos em uma página Web, dados de sensores de fábricas, de dispositivos IoT, de oscilações do mercado financeiro e de interações nas redes sociais.
Entre as características mais marcantes dos dados em streaming está o fato de eles serem bastante sensíveis ao tempo, e por isso, precisam ser monitorados constantemente para não perderem o seu valor momentâneo. Para se ter ideia, nem mesmo o Power BI armazena esse tipo de informação por muito tempo, pois elas são completamente voláteis e podem mudar a qualquer segundo.
Há muitas aplicações e contextos para usar os fluxos de dados em streaming. Esses fluxos, ou eventos, fornecem informações e insights preciosos que vão sendo ordenados automaticamente à medida que os dados vão sendo gerados.
Em um e-commerce, por exemplo, monitorar os cliques dos compradores em tempo real ajuda a fazer recomendações de produtos de forma instantânea para o cliente.
Já em uma indústria, os fluxos de dados em streaming são essenciais para controlar uma linha de produção. Assim, é possível identificar anomalias nos processos assim que elas acontecem, ou então, prever quantos produtos serão produzidos em determinado tempo.
No setor financeiro, os dados transmitidos em tempo real também têm grande importância. Ao processar streaming de dados com a ferramenta certa, ela pode reconhecer transações de pagamento que estejam fora dos padrões comuns instantaneamente, para evitar fraudes tanto do lado da empresa quanto do lado do cliente.
Em marketing, os dados em streaming ajudam os profissionais a rastrearem em tempo real todas as páginas que um usuário está visitando, por exemplo. Isso é importante para analisar a jornada do cliente e encontrar gargalos que impeçam o aumento da taxa de conversão.
Para os times de vendas, os dados contínuos ajudam a mapear oportunidades no momento certo. Isso, ao identificar as interações de potenciais clientes em tempo real, em diferentes canais de vendas utilizados na empresa.
Como você pôde perceber, há várias possibilidades de uso do streaming de dados para rastrear inúmeros processos. Sua usabilidade ainda pode se expandir para o monitoramento de equipamentos de saúde, câmeras de segurança, dispositivos automobilísticos, de geolocalização e muito mais.
No entanto, é com a tecnologia IoT que o streaming de dados vem se destacando. Isso, por causa do crescente interesse e utilização desses equipamentos em todo o mundo.
O conceito de IoT (Internet das Coisas) é que cada dispositivo que você pode pensar é de alguma forma acessado e conectado com outros dispositivos na Internet. Ou seja, os dispositivos eletrônicos estão se tornando inteligentes e, agora, são capazes de se comunicar uns com os outros. Muitas ideias e tecnologias no IoT estão sendo desenvolvidas e usadas neste exato momento.
Com a ajuda do IoT, é possível coletar e analisar automaticamente que parte de uma cidade está congestionada, onde as pessoas passam mais tempo e em que área, quanto tempo uma pessoa gasta em média em um shopping e assim por diante. Dessa forma, uma instituição de estatística pode obter informações sobre massas maiores e mais facilmente sem precisar realizar uma pesquisa de fato.
Com a melhoria dos aplicativos e sensores de IoT, a visualização de dados em tempo real é o principal requisito para muitos cenários.
Suponha que você está trabalhando para uma indústria e deseja rastrear a velocidade da linha de produção ou deseja rastrear a relação de qualidade no tempo, porque se algum problema ocorre, você tem de lidar com ele imediatamente. Portanto, precisamos que a visualização de dados aconteça o mais rápido possível.
É aí que entra o Power BI, pois a ferramenta tem uma capacidade de visualização de dados em tempo real. Em outras palavras, nós enviamos o conjunto de dados de streaming para os dashboards interativos do Power BI na mesma hora em que eles chegam, isso é o fluxo de dados de streaming.
Se você ainda não conhece essa ferramenta, não deixe de ler nosso conteúdo: Adote uma cultura de dados na prática com o Microsoft Power BI.
Podemos definir o conjunto como “dados de streaming”, pois ele é contínuo e em tempo real, sendo transportado para o Power BI. O Power BI armazena esses dados em cache temporário de até 7 dias.
O diagrama abaixo pode descrever o fluxo de dados principal, quando as fontes são sensores. Nele, é possível observar que o fluxo é um movimento linear. O aplicativo aglutinador dos sensores envia dados para o Power BI através de uma conexão com API publicada no Power BI, em um ponto final. Este ponto de extremidade define a URL de envio pelo Power BI.
Quando analisamos o diagrama de arquitetura, ele inclui 3 etapas:
Outra opção para criar dashboards de dados em streaming, além das APIs, é através da integração do Power BI com o Azure Stream Analytics, também da Microsoft. O Stream Analytics é uma ferramenta de processamento de streaming de dados vindos de mídias sociais, da Web, sensores ou aplicativos.
Com a junção das duas ferramentas é possível cruzar os dados em streaming das mais diversas fontes, estabelecer parâmetros para as análises de acordo com o que se deseja descobrir, e por fim, enviar e visualizar os resultados diretamente nos painéis do Power BI.
Saiba mais sobre o Stream Analytics em: Conheça o Azure Stream Analytics e simplifique fluxos de dados.
Resumindo, existem milhares de sensores e fontes de dados que você pode utilizar, muitas ferramentas que você pode usar a cada passo ao longo do caminho e inúmeras maneiras de enviar os dados. Mas, no final, a recompensa está vinculada aos insights que você obtém ao analisar os fluxos contínuos de dados.
Para que uma empresa consiga ser competitiva no mercado atual, é preciso adotar uma cultura estratégica, orientada a dados. Para isso, é necessário ir além das análises de dados históricos, e aproveitar as oportunidades momentâneas que podem ser monitoradas com auxílio dos dados em streaming. Isto é, usar os dados que são gerados e reorganizados continuamente, provenientes de diferentes fontes.
Esse tipo de dado é indispensável para acompanhar oscilações do mercado, identificar rapidamente falhas em processos, rastrear comportamentos que põe em risco a segurança da empresa, e entre tantas outras possibilidades, para se aproximar ao máximo das expectativas mais atuais dos clientes.
Para obter os insights mais valiosos dos dados em streaming e tomar decisões mais inteligentes, portanto, você pode utilizar o Power BI. Essa ferramenta é capaz de receber as informações e transformá-las em gráficos, mapas e relatórios visuais e interativos em tempo real, para assim, facilitar a leitura de todos os tipos de cenários que os dados contínuos podem oferecer assim que eles são gerados.
O mais importante é que o Power BI é uma aplicação que não requer uma curva de aprendizagem alta para ser usado. Essa característica fornece a todos a autonomia de que precisam para montarem seus dashboards, configurarem alertas e realizarem suas análises de dados em streaming da forma como precisarem.
O streaming de dados em tempo real no Power BI é mais um dos benefícios proporcionados pelas ferramentas Low-Code, ou de pouco código. Se você quer saber mais sobre esse tipo de tecnologia, leia também nosso conteúdo Low-Code: agilize o trabalho sem depender de desenvolvedores.
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