À medida que expandimos os nossos negócios, encontramos um fluxo enorme de informações que pode sobrecarregar até mesmo os sistemas de gerenciamento de dados mais difíceis. Como podemos remediar isso? Como podemos conciliar o conflito entre alimentar com sucesso o crescimento e a agilidade do nosso negócio com os dados necessários e evitar que os nossos sistemas e equipas fiquem sobrecarregados com a gestão de demasiada informação? Além do mais, essas questões se somam à necessidade cada vez mais premente de agir mais rapidamente e responder às necessidades dos clientes à medida que elas acontecem. Talvez não seja uma troca.
A necessidade de dados em tempo real é evidente, mas os dados em tempo real precisam ser gerenciados adequadamente, para que nossas equipes não fiquem sobrecarregadas com muita informação. Além disso, sabemos que precisamos avançar mais rápido, mas precisamos fazê-lo sem aumentar os custos ou sacrificar a segurança dos dados. É por isso que o mercado da arquitetura orientada a eventos (EDA) tem crescido nos últimos anos: as empresas precisam de uma forma de aproveitar o poder dos dados em tempo real para contextualizar as informações que alimentam as suas aplicações e sistemas.
As empresas têm percebido lentamente essa necessidade com o recente aumento na mudança do processamento em lote para o streaming de dados em tempo real, como é evidente pelo crescimento do Apache Kafka e do Apache Flink no cenário empresarial orientado a eventos. Eles trabalham juntos de maneira poderosa para fornecer uma série de eventos (Kafka) e, em seguida, adicionar contexto relevante e detecção de padrões (Flink). Isso permite que as empresas respondam às ameaças ou oportunidades imediatamente à medida que surgem, mas você precisa garantir que não está sobrecarregando seus eventos com muitas informações.
Além disso, a tendência crescente para a IA e a aprendizagem automática exige que as empresas preparem adequadamente as suas aplicações para ingerir dados em tempo real. Para configurar com sucesso a ingestão de dados de IA/ML, sua empresa precisa de recursos de EDA alimentados por acesso irrestrito a dados em tempo real para que possam processar informações instantaneamente, mas os dados não podem ser ruins, sujos ou tendenciosos. É aqui que os fortes recursos de EDA se tornam uma necessidade, permitindo que sua empresa fortaleça o controle sobre seus dados e, ao mesmo tempo, alimente a inteligência de negócios.
O poder dos dados em tempo real deve ser levado a todos os aspectos do seu negócio. Seus eventos de negócios são importantes e você deve colocá-los nas mãos de quem pode aproveitá-los para conduzir a tomada de decisões inteligentes. Ferramentas como o IBM Event Automation, compostas por fluxos de eventos, processamento de eventos e gerenciamento de endpoints de eventos, democratizam o uso de eventos de negócios por meio de governança e controles adequados e reduzindo a barreira para trabalhar com eventos.
Notavelmente, a capacidade de processamento de eventos democratiza a capacidade de obter insights valiosos a partir de dados empresariais; ela não limita mais os insights de negócios àqueles com profundas habilidades de TI e análise. Alimentado pela impressionante tecnologia de código aberto Apache Flink, ele possui processamento de baixo código com uma interface de usuário simples de arrastar e soltar para ajudar equipes menos técnicas a potencializar suas decisões com dados em tempo real.
Além disso, permite que os usuários testem com segurança seus fluxos por meio de backtesting em eventos históricos sobre o tema. Isso incentiva as equipes a testar e iterar, talvez identificando novas formas criativas de resolver problemas comerciais comuns que afetam suas funções.
Com a quantidade crescente de informações que as empresas precisam ingerir a cada segundo, a capacidade de recorrer a APIs torna-se essencial. Com ele, o processamento de eventos se torna mais forte com contexto adicional, insights e fontes inteligentes, como aplicativos de IA/ML. Os eventos geralmente trazem informações de referência – como identificação de clientes, pedidos, números de prédios, etc. – para evitar que fiquem sobrecarregados com muitas informações.
No entanto, o enriquecimento de API permite que os usuários recuperem informações mais profundas externamente, como de outros bancos de dados ou APIs, quando necessário ou apropriado. Isso permite que os usuários aumentem seu conhecimento por meio de detalhes extras, concentrando seus esforços em conduzir a ação para os eventos processados especificados, em vez de examinar eventos que transportam informações desnecessárias.
Significativamente, o enriquecimento da API melhora a qualidade dos dados, adicionando detalhes importantes aos eventos para que os usuários não percam nenhuma parte crucial do contexto. Agora, você obtém uma visão completa de seus eventos por meio da capacidade de recorrer a APIs para tornar os dados mais abrangentes, esclarecedores e acionáveis.
Construído com base em tecnologias de código aberto, especificamente Apache Kafka e Apache Flink, o IBM Event Automation ajuda as empresas a aproveitarem totalmente o poder de seus eventos de negócios. Além disso, sua capacidade de composição permite fácil integração à pilha de tecnologia existente de uma empresa, especialmente para esses recursos de enriquecimento de API. As empresas podem integrar facilmente suas fontes de dados existentes ao IBM Event Automation sem precisar fazer uma revisão tecnológica dispendiosa.
Junte-se à equipe do IBM Event Automation para um webinar em 18 de junho para saber mais sobre esse recurso de enriquecimento de API e ver um exemplo real de como isso funciona com o watsonx para conduzir análise de sentimento com processamento de eventos.
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